법률 문서 RAG 검색과 AI 서면 작성 포털 구축

이 법인은 사건 기록과 각종 서면, 참고 자료를 사내 NAS에 보관하고 있었습니다. 문서 형식이 HWP, PDF, 스캔 이미지로 섞여 있어 필요한 내용을 찾으려면 파일을 하나씩 열어 확인해야 했습니다. 서면 초안을 쓰고 고치는 일에도 반복적인 수작업이 많았습니다. 고객사는 외부 공개 서비스가 아닌 구성원 전용 환경에서, 사내 문서를 근거로 답하고 서면 작성까지 돕는 AI 포털을 원했습니다.

법률 질의는 문맥과 근거가 중요해 키워드 검색만으로는 부족했고, 답변마다 어느 문서의 어느 문단에 근거했는지 보여줘야 했습니다. 한글 문서와 이미지 기반 PDF를 안정적으로 텍스트로 바꾸는 전처리가 먼저 해결되어야 했습니다. 구성원의 직급과 부서에 따라 열람 범위를 나누고, 이용 기록을 감사 로그로 남겨야 했습니다. 관리자는 LLM 토큰 사용량과 예상 비용, 색인 상태를 한곳에서 보고 프롬프트를 직접 조정할 수 있어야 했습니다.

NAS 문서를 동기화해 형식별로 텍스트를 추출하고, 스캔 문서와 이미지는 GPT 기반 OCR로 처리하는 수집 파이프라인부터 만들었습니다. 추출한 문서는 임베딩해 벡터 데이터베이스(Qdrant)에 색인하고, 질문 의도에 맞춘 조건 필터와 가상 답변 기반 검색(HyDE)을 결합해 검색 품질을 높였습니다. 사내 문서만으로 부족한 법령 정보는 국가 법령 공공 API를 RAG 파이프라인에 연결해 함께 참조하도록 했습니다. 검색과 생성 단계를 따로 점검할 수 있는 디버그 기능을 두고, 고객사의 수정 요청을 차수별로 받아 반영했습니다.

구성원 전용 로그인 뒤 대화형 검색 화면에서 AI 답변과 함께 근거 문단, 원본 문서, 참조 문서의 유사도를 보여줍니다. 내부 사례와 외부 판례는 검색 결과에서 바로 구분되도록 표시했습니다. 문서 작성 화면에서는 서면 템플릿을 고르면 RAG로 찾은 유사 사건 자료를 바탕으로 초안을 만들고, 분할 화면에서 대화하며 고친 뒤 HWPX 파일로 내려받을 수 있습니다. 관리자 화면에서는 일일 이용량과 토큰·예상 비용, NAS 동기화와 색인 실패 재처리, 프롬프트 템플릿과 모델 파라미터, 부서·직급별 열람 범위, 감사 로그를 관리합니다.

문서 수집부터 RAG 검색, AI 서면 작성, 관리자 시스템까지 구축해 인도했습니다. 흩어져 있던 HWP, PDF, 이미지 문서를 한 번의 질문으로 근거와 함께 찾을 수 있게 되었습니다. 답변마다 근거 문단과 원본 문서가 함께 표시되어 구성원이 AI 답변의 출처를 바로 확인할 수 있습니다. 관리자는 이용량과 토큰 비용, 색인 상태를 한 화면에서 보며 프롬프트를 직접 조정합니다.