How I Built an AI Compliance System for Charter Aviation Using RAG and Pinecone

Context

표준 RAG 접근법은 규제 문서의 상호참조, 적용 조건, 버전 관리, 용어 정의 등으로 인해 단락 수준 청킹에서 불완전한 검색 결과를 생성한다. 규제 오답은 항공사 인증 상태에 영향을 미치는 실제 결과를 초래하므로 일반 목적 챗봇과는 다른 수준의 정확성이 필수적이다.

Technical Solution

• 4단계 청킹 전략 도입: 섹션 수준(200-800 토큰), 단락 수준(메타데이터 포함), 수동 요약 청크(다중 섹션 요구사항), 상호참조 청크(정의 포함 합성)
• 네임스페이스 기반 Pinecone 인덱스 아키텍처: transport_canada, faa_part_135, faa_part_91, easa_cs23, operator_specific 등으로 분리하여 규제 유형별 검색 결과 필터링
• 연산자 컨텍스트 기반 네임스페이스 자동 선택: resolveApplicableNamespaces() 함수로 인증서 카테고리에 맞는 네임스페이스만 쿼리
• 메타데이터 필터링 적용: is_current=true, applicability_categories 필터로 현재 규제만 검색 대상화
• 규제 검증 프레임워크 구축: 항공 준수 전문가와 200개 질문 검증 세트 개발, 신뢰도 점수 기반 자동 휴먼 리뷰 트리거(0.75 미만 시 자동 플래그)
• 답변 생성 규칙 강화: 규제 조항 인용, 적용 조건 명시, 모호함 플래그, 추측 금지, 불명확한 부분 명시

Impact

• 정확도: 94.2%
• 응답 레이턴시: 1.8초
• 휴먼 리뷰 필요율: 6.3%

Key Takeaway

규제 영역 RAG 구축에서 청킹 품질이 임베딩 모델보다 정확도 향상에 더 큰 영향을 미치며, 도메인 전문가 참여가 필수적이다. '모른다'는 정답이 잘못된 확신 있는 답변보다 안전하므로 높은 신뢰도 기준과 자동 검수 메커니즘이 필수적이다.