Examination Quality AI

과제: 판례·심사기준·진단사례 등 방대한 자료 종합, 일반 LLM의 학습 한계·확증 편향·환각·미세 뉘앙스 이해 부족.

Challenges: massive multi-source materials; generic LLMs face limited domain data, bias, hallucination, and weak nuance.

• Vector DB RAG
• Rule Based System
• Knowledge Graph
• Hybrid FTS
• Multi Agents

• LoRA — 도메인 특화 정확도 향상, 법령 개정 시 경량 교체
• LoRA — domain accuracy gains; lightweight swaps on law updates
• LLM 체이닝 — 요약 → NER → 논리 검증 → 최종 판단
• LLM chaining — summary → NER → logic check → judgment
• NeuroSymbolic (개발 중) — 설명 가능한 AI, 논리 모순·누락 탐지
• NeuroSymbolic (in progress) — explainable AI; contradiction/gap detection

단순 보조 도구가 아닌, 살아있는 업무 동반자이자 존재론적 스케일의 지능 시스템으로 진화합니다.

Beyond a simple assistant—an evolving, living work companion at the scale of intelligence itself.