하이브리드 RAG와 LLM을 활용한 공학적 증거 기반 검토 파이프라인

"검증되지 않은 언어 생성은 단순한 무해한 버그가 아니라 규제 분야에서 비용이 많이 드는 위험 요소입니다. 비자 심사에서 조작된 단 하나의 인용문은 신청을 무산시키고 수개월의 항소를 유발할 수 있습니다. 준수 보고서에 환각된 조항은 벌금을 초래할 수 있습니다. 임상 검토에서 조작된 참고 자료는 환자 안전을 위협할 수 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 "고장난" 것이 아니라 단순히 책임을 질 수 없는 것입니다. 검색 증강 생성(RAG)이 도움이 되지만, 표준 RAG는 여전히 취약합니다."