Case Study - 근로감독관 AI 지원 시스템
노동법 AI 개발로 장관상, 국무총리상 수상
- Client
- 고용노동부
- Year
- Service
- AI 도입, RPA/자동화, 어드민/백오피스, 웹서비스, UI/UX 디자인, 클라우드 인프라
프로젝트 소개
국산 노동법 AI Foundation 모델을 바탕으로 한 LLM과 RAG가 보유한 방대한 법령 데이터를 실제 사용자가 접근할 수 있도록 제품을 제작했습니다. 사용자 질의에 대한 응답 정확도를 높이기 위해 본 프로젝트에서는 Vector DB 기반 질의응답 정확도를 극대화하고자 시스템 프롬프트 엔진을 새로 설계하고, intent classification, relation guardrail, argument extraction 등의 과정을 규칙 기반으로 정교하게 구현했습니다. 모델 자체의 성능 한계를 앱 서버 레벨에서 보완함으로써, 실제 사용 환경에서 안정적이고 일관된 응답 품질을 확보했습니다.
또한 사용자가 질의 결과를 신뢰할 수 있도록 법령 원문 및 조항 출처를 직관적으로 확인할 수 있는 UI/UX를 구현하여 법률 서비스의 신뢰성과 접근성을 높였습니다. 더불어 프롬프트를 고객이 직접 수정·관리할 수 있는 어드민 콘솔을 별도로 개발, 지속적인 튜닝과 성능 개선이 가능한 구조를 마련했습니다. 이를 통해 AI 응답 품질을 사람이 직접 제어하고 개선할 수 있는 하이브리드형 AI 서비스 운영 체계를 완성했습니다.
업무 영역
- AI 도입
- RPA/자동화
- 어드민/백오피스
- 웹서비스
- UI/UX 디자인
- 클라우드 인프라
공공 SI 사업을 여러 업체와 진행해보았지만, 다빈치는 정말 달랐어요. 주어진 과업만 수동적으로 해결하는 것이 아니라, 프로젝트의 일원으로서 능동적으로 의견을 개진하고 제품으로 먼저 보여주었습니다. 완전한 책임감으로 프로젝트에 임하는 게 느껴졌습니다. 특히나 실시간으로 변화하는 요구 사항에 유연하게 대응해주셔서 결과까지 정말 완벽했습니다. 다시 한 번 감사드립니다.
Key Success Factors
- LLM, RAG의 강점과 한계에 대한 깊은 이해
- 01.
- 복잡한 노동법 지식의 빠른 학습
- 02.
- 정부 프로젝트 특성 반영한 온프레미스 서버 구축
- 03.