GIST, 정확도 23% 높인 AI 법률 서비스 개발

광주과학기술원(GIST)은 법률 분야에 특화된 ‘검색증강생성(RAG)’ 기반 인공지능(AI) 프레임워크 ‘Legal Query RAG(LQ-RAG)’를 개발했다고 27일 밝혔다. 이 기술은 AI가 모르는 정보를 스스로 묻고 찾아 답변 정확도를 높이는 것이 특징이다.

기존 LLM 기반 법률 AI 시스템은 58~82%의 할루시네이션 발생률을 보이는 것으로 알려졌다. 이에 따라 AI가 정확히 검색한 법률 정보를 반영하는 RAG 기술이 주목받고 있지만 기존 RAG 방식도 정보 검색 한계와 법률 문맥에 대한 적용력 부족이라는 문제를 안고 있다.

이흥노 GIST 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 개발한 ‘LQ-RAG’는 기존 RAG 대비 법률 문서 검색 및 응답 정확도를 23% 향상시켰다. 기존  파인 튜닝된 대규모 언어 모델(LLM)보다 14% 높은 성능을 기록했다. 법률 데이터에 최적화된 임베딩과 응답 생성 LLM을 활용해 판례와 법령을 심층 분석하며, 다중 에이전트 협력 방식과 재귀적 피드백으로 ‘할루시네이션(잘못된 정보 생성)’ 문제를 줄였다. 이는 고급 RAG 모듈과 피드백 메커니즘이 결합된 도메인 특화 LLM이 법률 실무에서 AI의 신뢰성과 성능을 크게 높일 수 있음을 보여 준다.

연구팀은 계약서 작성과 준법 감시 등 법률 업무의 효율성을 높이기 위한 에이전트 기반 법률 워크플로우(workflow)를 개발해 법률 전문가들이 핵심 업무에 집중할 수 있도록 지원할 계획이다.

이흥노 GIST 교수는 “RAG와 다중 에이전트 기술을 결합해 신뢰성 높은 법률 AI를 구현했다”며 “정확한 법률 분석과 실무 지원 솔루션을 제공할 것”이라고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP) 지원을 받았다. 연구 결과는 전기전자기술협회(IEEE)가 발행하는 국제 학술지 ‘IEEE ACCESS’에 지난 14일 온라인 게재됐다.