RAG를 활용한 생성형 AI 윤리 Q&A 챗봇 설계와 구현

Abstract

본 연구는 생성형 AI의 윤리적 활용을 지원하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 기법을 적용한 윤리 Q&A 챗봇을 설계·구현하였다. ‘생성형 AI 윤리가이드북(2023년)’ PDF 문서를 근거로 한 답변성능을 평가한 결과 기존 생성형 AI 모델(ChatGPT, Gemini, DeepSeek)과 비교하여, RAG 기반 챗봇은 문서 내 비정형 데이터(표, 다이어그램 등)에서 우수한 응답 성능을 보였다. RAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment Score) 평가 프레임워크를 활용해 주요 지표(Context Recall, Factual Correctness 등)를 분석한 결과, RAG 챗봇은 문서 기반 정보 검색의 신뢰성을 높이며 윤리 교육에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 AI 윤리 교육과 가이드라인 개발에 기초 자료를 제공한다.