법률 문서 버전 갈등 해결을 위한 에이전트형 RAG 시스템 구축

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TL;DR

인도의 두 소득세법이 공존하는 상황에서 병렬 의도 분류와 메타데이터 태깅을 통해 정확한 답변을 생성하는 RAG 아키텍처이다.

배경

인도의 1961년 소득세법과 2025년 신규 세법이 동시에 유효하여 발생하는 정보 충돌 문제를 해결하기 위해, 병렬 의도 분류기를 갖춘 에이전트형 RAG 시스템을 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

법률이나 규제와 같이 시간에 따라 변하는 다중 버전 문서를 다루는 RAG 시스템에서 의도 분류와 메타데이터 관리의 중요성을 확인했다. 에이전트의 추론 과정을 사용자에게 노출함으로써 시스템의 투명성과 신뢰성을 확보할 수 있음을 입증했다.

커뮤니티 반응

작성자의 아키텍처 설계와 특히 환각 방지 로직에 대해 긍정적인 반응이 나타났으며, 구체적인 구현 방식에 대한 질의응답이 활발히 유도되었다.

주요 논점

01찬성다수

블랙박스 형태의 RAG보다 추론 과정을 노출하는 에이전트형 구조가 신뢰도를 높인다

합의점 vs 논쟁점

합의점

단순 RAG 구조는 법률 버전 갈등과 같은 복잡한 정보 충돌을 해결하는 데 한계가 있다
환각 방지를 위해 검색 실패 상태를 명시적으로 처리하는 로직이 중요하다

실용적 조언

버전이 다른 문서를 다룰 때는 네임스페이스를 분리하고 병렬 검색을 수행하여 정보 누락을 방지하라
검색 실패 시 사용자에게 명확히 알리는 폴백 로직을 구현하여 시스템의 신뢰성을 확보하라

섹션별 상세

병렬 실행 의도 분류기는 사용자의 질문이 들어오면 여러 법률 네임스페이스를 동시에 타격한다. 입력된 쿼리를 분석하여 1961년 세법과 2025년 세법 영역으로 동시에 검색 의도를 발송하고 결과를 취합한다. 이를 통해 단일 경로 검색에서 발생할 수 있는 정보 누락이나 버전 혼동을 사전에 방지한다. 서로 다른 법적 기준이 공존하는 복잡한 도메인에서 유효한 구조이다.

청크 수준의 메타데이터 태깅은 검색된 조각들이 어떤 법률 체계에 속하는지 명확히 식별한다. 각 텍스트 청크에 버전 정보를 태그로 삽입하여 LLM이 답변을 생성하기 전에 컨텍스트 내에서 충돌을 조정한다. 실제 구현에서 61%의 신뢰도 점수와 함께 100% 근거 기반 응답을 생성하는 성과를 거두었다. 데이터 전처리 단계에서의 정교한 라벨링이 RAG 성능의 핵심이다.

문서가 색인되지 않은 경우에 대비한 우아한 성능 저하 전략을 채택했다. 검색된 청크가 0개일 때 환각을 생성하는 대신 시스템이 보유한 일반 지식을 사용함을 명시적으로 알린다. '공식 컨텍스트 사용 불가' 플래그를 통해 사용자에게 위험한 데이터를 제공하지 않도록 설계했다. 렌더링 프리 티어와 로컬 고성능 환경을 구분하는 2단계 아키텍처의 안정성을 보장한다.

에이전트의 추론 계층을 사용자 인터페이스에 노출하여 투명성을 확보했다. 분류기 노드가 검색 전에 수행하는 사고의 사슬(Chain-of-Thought) 과정을 실시간으로 출력한다. 어떤 의도로 어떤 법률을 타겟팅하는지 사용자가 알 수 있게 함으로써 블랙박스 형태의 기존 RAG 시스템과 차별화했다. 시스템의 판단 근거를 사용자가 검증할 수 있게 하여 신뢰도를 높였다.

용어 해설

Intent Classifier: — 사용자의 질문 목적을 파악하여 적절한 처리 경로를 결정하는 컴포넌트이다. 쿼리를 분석해 어떤 데이터베이스나 도구를 사용할지 판단하며, 이 시스템에서는 병렬로 여러 의도를 실행한다. 복잡한 질의를 정확한 데이터 소스로 연결하여 검색의 정밀도를 높이는 핵심적인 역할을 수행한다.
Graceful Degradation: — 시스템 일부가 실패하거나 데이터가 부족할 때 전체가 중단되지 않고 제한된 기능을 제공하는 방식이다. 검색 결과가 없을 때 환각을 방지하고 일반적인 정보를 제공하며 상태를 명시한다. 사용자에게 잘못된 정보를 전달하지 않도록 안전망 역할을 하며 시스템의 신뢰성을 보장한다.
Chain-of-Thought: — 모델이 최종 답변에 도달하기까지의 중간 추론 과정을 단계별로 생성하는 기법이다. 이 시스템에서는 분류기 노드가 검색 전에 어떤 논리로 특정 법률을 선택했는지 실시간으로 출력한다. 복잡한 문제 해결 과정을 투명하게 공개하여 사용자가 시스템의 판단 근거를 검증할 수 있게 돕는다.
Metadata Tagging: — 데이터 청크에 출처, 버전, 날짜 등의 부가 정보를 부여하는 기술이다. 검색된 정보가 1961년 세법인지 2025년 세법인지 구분하는 식별자 역할을 수행한다. LLM이 컨텍스트 내에서 상충하는 정보를 올바르게 조정하고 정확한 출처를 인용할 수 있도록 지원하는 필수적인 기법이다.

언급된 도구

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