국회 입법 정보 탐색 및 기사 자동화 시스템(RAG 기반)

RAG 기반 AI 시스템으로 국회 의안을 자연어로 검색하고 요약·비교 분석하며, 의안 내용 기반으로기사를 자동 작성하는 기능까지 지원합니다. 기자와 연구자, 일반 사용자 모두를 위한 정보 접근성을 제공합니다.

Apr 25, 2025
  • 수행 기간: 2024.9 ~ 2025.11 (3개월)
  • 고객사: 주식회사 빅힐에널리틱스
  • 역할: AI 엔지니어 / 시스템 설계 및 구현
  • 기술 스택: FastAPI, LangChain, MongoDB, LanceDB, Docker

프로젝트 개요

 
대한민국 국회에서 발의된 의안(법안)을 대상으로, 다음의 세 가지 기능을 통합한 RAG 기반 정보 탐색 및 기사 자동화 시스템을 개발했습니다.
  • 의안 검색: 사용자의 자연어 질의를 벡터화하여, 관련 의안을 유사도 기반으로 검색
  • 의안 요약 및 비교 분석: 쿼리에 맞는 의안에 대한 요약 및 복수의 유사 의안들을 비교하여 핵심 차이점 및 쟁점 정리
  • 기사 자동 작성: 기사 문체로 구성된 요약문과 출처 정보를 포함한 응답 생성
이 시스템은 기자, 연구자, 일반 사용자 등에게 국회 입법 활동을 더 쉽게 이해하고 접근할 수 있도록 지원합니다.

담당 업무

 
  • 전체 시스템 아키텍처 설계 및 구현
  • RAG 기반 Chat 엔진 및 Indexing Backend Server 개발
  • FastAPI 기반 API 서버 및 Docker Compose 운영환경 구축
  • 법안 메타데이터 기반 SQL 조건 변환 및 LLM context 프롬프트 설계
  • Reranker 및 RRF(Rank Fusion) 기반 랭킹 로직 구현
  • 성과 및 특이사항:
    • 의안 자료 활용 및 언급시 출처 및 원문 링크 자동 포함으로, LLM 응답의 신뢰성과 검증 가능성 확보
    • SSE 기반 출력 흐름 구현으로 LLM 응답 지연 최소화 및 사용자 경험 개선
    • 단순 유사도 검색 + rerank + fusion 구조 적용을 통해 검색 정확도 향상
 
시퀀스 다이어그램
RAG 기반 Chat 엔진
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Indexing Backend Server
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서비스 데모 캡처

의안 검색 및 요약

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의안 비교 분석

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