RAG 기반 컴플라이언스 검토 자동화로 처리 시간 3시간에서 18분으로 단축

Context

공급업체 온보딩 시 수십 페이지 분량의 다수 문서를 수동으로 대조하는 고부하 작업 발생. 단순 추출 및 비교에 리소스가 집중되어 분석가의 실제 판단 시간이 부족한 구조적 한계 노출.

Technical Solution

• 문서 기반 Grounding: 모델의 사전 학습 지식이 아닌 업로드된 문서의 Indexed Segments를 참조하는 RAG 패턴 적용
• Retrieval Layer 최적화: 일관성 없는 목차와 Clause 번호를 극복하기 위해 의미론적 검색을 통한 관련 Chunk 추출 구조 설계
• Multi-document Querying: 여러 문서에 걸친 교차 검증 요구사항을 단일 패스로 처리하는 통합 쿼리 로직 구현
• Human-in-the-loop 검증: Hallucination 방지를 위해 모든 생성 결과에 원문 소스 텍스트와 페이지 참조를 병렬 배치
• Prompt Calibration: 도메인 특화 체크리스트를 반영한 프롬프트 고도화를 통해 3주간의 반복적 튜닝 수행
• Data Standardization: OCR 품질 저하 및 비표준 포맷 문제를 해결하기 위해 공급업체 문서 제출 표준 가이드라인 수립