자동차 법률 문서 해석에 특화된 데이터 전처리 및 프롬프트 엔지니어링 방법론 연구 (A Study on Data Preprocessing and Prompt Engineering Methodologies Specialized for the Interpretation of Automobile Law Documents)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 23권 / 6호 / 31 ~ 40페이지
· 저자명 : 안성규, 문벼리, 박상범, 김세희, 김경외

초록

자동차 설계 및 개발 과정에서 개발자는 법과 규제를 준수하기 위해 담당 법률 전문가와 지속적으로 소통하고 협력해야 한다. 그러나 기업 내 법률 전문가의 수가 제한적이라는 현실에서는 다수의 개발자가 적시에 법률 자문과 검토를 받기 어렵다. 본 연구는 법률 비전문가인 자동차 개발자가 생성형 AI를 활용하여 법률 및 규제를 검토하고 해석할 수 있도록, 자동차 법률 문서에 특화된 데이터 전처리 및 프롬프트 엔지니어링 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 법률 문서의 구조적 정보를 활용하여 검색 효율성을 높이는 Parent-Child Chunking 기법과 답변 정답률을 향상시키기 위한 프롬프트 엔지니어링 기법을 포함한다. 이러한 접근 방식으로 구축된 RAG 서비스는 자동차 개발자가 법규 관련 업무를 보다 효율적이고 자율적으로 수행하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

In the process of automobile design and development, developers must maintain continuous communication and collaboration with legal experts to ensure compliance with laws and regulations. However, it is often challenging for most developers to receive timely legal advice and reviews from a limited number of in-house legal experts, which poses a risk of legal issues arising during the design phase. To address this challenge, this study proposes a methodology for data preprocessing and prompt engineering tailored to automotive legal documents, enabling non-expert developers to review and interpret laws and regulations using generative AI. The proposed methodology incorporates the Parent-Child Chunking technique, which enhances search efficiency by leveraging the structural information of legal documents, and a prompt engineering to improve the accuracy of responses. he RAG service built on this approach is expected to enable automotive developers to perform regulatory tasks more efficiently.

참고자료

· 없음