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이번 사업은 국립의과학지식센터 누리집의 키워드 중심 검색에 검색증강생성(RAG) 솔루션 ‘Q-RAG’를 적용한다. 연구자가 질문을 입력하면 관련 문헌을 찾아 근거와 함께 답변하는 AI 지식서비스를 구축한다. 이를 통해 의과학 정보의 신뢰성과 연구자의 정보 접근성을 높인다는 목표다.
서비스는 키워드 검색과 의미 기반 검색을 결합한 하이브리드 검색 방식으로 관련 문헌을 찾는다. 이후 검색 결과의 연관도를 재평가해 적합한 정보를 생성형 AI에 전달한다. 답변 화면에는 관련 문서와 출처가 함께 표시돼 연구자가 답변의 근거를 직접 확인할 수 있다.
기술적으로는 의과학 분야에 특화된 한국어 임베딩 모델과 자체 로컬 대규모언어모델(LLM)을 활용한다.
기존 검색 인프라도 그대로 활용한다. 기관이 운영 중인 검색엔진의 색인과 사전 자원에 Q-RAG의 벡터 데이터베이스를 결합하는 방식이다. 기존 시스템을 기반으로 검색 기능을 확장하면서 생성형 AI를 접목할 수 있다는 점이 특징이다.
김경선 다이퀘스트 대표는 “기관이 오랜 기간 축적해온 지식자원은 생성형 AI 시대에 더 큰 가치를 갖는다”며 “특히 의과학처럼 정확성이 생명인 분야에서는 근거를 제시하는 AI가 공공 AI 신뢰성의 출발점”이라고 말했다.
