씨지인사이드
경력근거: 법률, 정책, 규제 분야에서 AI 분석서비스
※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
씨지인사이드는 법률·정책·규제 도메인에 특화된 RAG/TAG 파이프라인을 만드는 회사라, 규제 RAG 답변을 검증과 함께 배포하는 이 도구는 그 규제 문서 코퍼스와 도메인 지식이 있어야 정확도를 잴 수 있습니다.
'법률, 정책, 규제 분야 AI 분석서비스'. 규제 RAG 가 제품의 핵심.
'도메인에 맞는 RAG, TAG 파이프라인'. 근거 인용 답변이 직격.
'규제 추적&모니터링 솔루션'. 변경 추적까지 확장 가능.
법률·정책·규제 문서를 받아 근거(조항 인용) RAG 어시스턴트를 배포하고, 답변 정확도와 환각을 검증하는 1주 FDE PoC.
씨지인사이드 FDE. 규제 질의를 사람이 조항을 찾아 답하던 일을, 근거 인용 RAG 어시스턴트로 배포하고 싶은 사람입니다.
규제 문서를 색인하면, RAG 어시스턴트가 (a) 조항을 인용해 답하고 (b) 근거 없는 질문을 환각 없이 거를 수 있습니다.
규제 문서를 받아 조항 근거 인용 답변을 하고 답변 정확도·환각을 검증하는 동작하는 도구입니다.
정답셋 대비 답변 정확도와 조항 인용 정확도(문서 존재)를 보여주는 대시보드입니다.
규제 변경을 추적해 영향받는 답변을 갱신하는 단계입니다.
규제 문서와 질문을 넣으면 조항 인용 답변이 나오고 근거 없으면 거부되는 걸 시연합니다.
답변 근거로 인용한 조항이 실제 문서에 존재하는 비율 100%. 없으면 환각 차단
측정: 인용 일치 규칙, 표본: 답변 200건
일부러 만든 모호·미색인 질의 30종을 넣어도 거부 가드가 멈추지 않고 처리되는 걸 시연합니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 답변 정확도는 씨지인사이드 실데이터 + 실 검수자가 있어야 측정 가능합니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서는 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 결측·경계·미등록·표기 흔들림 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 게 아님을 보여줍니다.
규제 안전: 해석 단정은 하지 않고 '조항 근거 + 전문가 확인 권고'까지만 합니다. 가드로 강제
실제 도입 시 달라지는 것: 실 고객 데이터·환경이 더미와 다르므로 규칙·파이프라인을 실데이터로 맞춰야 한다(도입 단계 과제)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
규제 문서를 RAG 어시스턴트 입력으로 쓴다
| q_id | domain_raw | domain_id | question | clause_ref | answerable |
|---|---|---|---|---|---|
| Q900 | 법률(구) | — | (질문 누락) | — | — |
| Q901 | 법률 | d0 | 문서에 없는 내용 | — | false |
| Q902 | 모호 | d2 | 그거 어떻게 돼요? | §99 | — |
| Q903 | 미색인 | — | 규정 알려줘 | — | — |
| Q000 | 법률 | d0 | 규정상 가능한가요? (0) | §30 | true |
{"type":"object","properties":{"q_id":{"type":"string"},"domain_raw":{"type":"string"},"domain_id":{"type":["string","null"]},"question":{"type":"string"},"clause_ref":{"type":["string","null"]},"answerable":{"type":["boolean","null"]}},"required":["q_id","domain_raw","domain_id","question","clause_ref","answerable"]}. 쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: clause_ref null(근거 없음), answerable null(모호), domain_id null 미색인, domain_raw 표기 흔들림, 모호 질문. 형식 깨뜨리기 시도 3건도 별도로.{"type":"object","properties":{"q_id":{"type":"string"},"domain_raw":{"type":"string"},"domain_id":{"type":["string","null"]},"question":{"type":"string"},"clause_ref":{"type":["string","null"]},"answerable":{"type":["boolean","null"]}},"required":["q_id","domain_raw","domain_id","question","clause_ref","answerable"]}| LLM | 조항 인용 답변 생성 + 환각 가드 |
| RAG | 규제 문서 검색 인용 |
| LangChain | 검색·답변 체인 |
| LangGraph | 멀티스텝 규제 추론 그래프 |
| LlamaIndex | 규제 문서 인덱싱 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완성품입니다. 더 키우려면 2주차(답변 정확도 검증)로 갑니다.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결입니다. 더 키우려면 3주차(규제 추적 확장)로 갑니다.
규제 RAG 답변 + 근거
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{
"q_id": "Q000",
"answer": "규정상 가능합니다",
"citations": [
{
"clause": "§30",
"quote": "…허용"
}
],
"refused": false
},
{
"q_id": "Q901",
"answer": "근거 조항이 없어 답할 수 없습니다",
"citations": [],
"refused": true
},
{
"q_id": "Q902",
"answer": "질문이 어느 절차를 가리키는지 분명하지 않아 답하지 않았습니다. 대상 절차를 확인한 뒤 다시 묻습니다.",
"citations": [],
"refused": true
}
]citations 의 quote 가 실제 조항에 존재하는지·refused 규칙은 자동 검증, answer 정확성은 전문가/judge 검증.
근거: 법률, 정책, 규제 분야에서 AI 분석서비스