프로젝트 목록으로
API case
RAGMetadata designSvelte
생성형 AI(K-Bot) · 영림원 BackendFrontend 2025.12 ~ 2026.01
생성형 AI(K-Bot) RAG 메타데이터 기반 문서 출처 추적
LLM 답변의 인라인 출처 표기를 청크 메타데이터와 매칭해 실제 문서 근거까지 추적하는 end-to-end 그라운딩 시스템
문서 업로드부터 Vector DB 저장, RAG 검색·리랭킹, LLM 응답까지 이어지는 출처 추적 구조를 구현했습니다. 청크마다 파일·페이지·시트·행 메타데이터를 부여하고, LLM이 생성한 인라인 출처 표기를 출처 메타데이터와 정규화 매칭해 답변의 근거를 실제 문서 위치까지 연결했습니다.
역할
AI/RAG · Backend
스택
RAG · Metadata design · Svelte
임팩트
- RAG 답변의 근거를 실제 문서 위치(페이지·슬라이드·행)와 연결해 검증 가능한 답변으로 개선
- 검색 후보 전체가 아닌 답변에 실제 인용된 출처만 추출·노출해 출처 정확도 향상
문제 해결 과정
생성형 AI(K-Bot)에서는 답변 내용보다 근거 검증이 더 중요한 경우가 많은데, 기존에는 실제 답변에 안 쓰인 문서까지 출처로 섞이고 정확한 위치를 확인하기 어려웠습니다. 그래서 백엔드에서 청크마다 파일·페이지·시트·행 메타데이터를 부여하고 검색·리랭킹 이후에도 본문·점수·출처가 분리되지 않게 유지했습니다. 프론트엔드에서는 LLM이 다소 다른 형식으로 출처 표기를 생성해도 정규화·보완 매칭으로 실제 출처와 안정적으로 연결하고, 답변에 인용된 출처만 추려 PDF 페이지 이동·Excel 행 하이라이트·텍스트 대체 표시로 확인하도록 했습니다.
핵심 포인트
청크별 출처 메타데이터 설계출처 표기↔메타데이터 정규화·보완 매칭답변에 인용된 출처만 추출