본 논문은 산업계의 복잡하고 단편적인 문서들(산업 계획, 기술 지침, 규정 등)로 인해 전문가와 의사결정자들이 정보 검색 및 이해에 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해, 다기준 의사결정(MCDM)과 LLMs의 의미 이해 능력을 통합한 RAD 방법론을 제안한다. RAD는 산업 문서에서 주요 기준을 자동 추출하고, 가중치가 부여된 계층적 의사결정 모델을 구축하며, 모델의 안내에 따라 구조화된 보고서를 생성한다. 기존의 LLM 기반 검색 증강 생성 방법론의 한계인 정량적 가중치 부여 및 추적 가능한 추론 경로 부재 문제를 명시적인 가중치 할당과 추론 체인 도입을 통해 해결하여 정확성, 완전성, 추적 가능성을 보장한다. 실험 결과, 다양한 의사결정 과제에서 RAD가 생성한 의사결정 보고서는 기존 방법보다 세부 사항, 합리성, 구조 측면에서 우수한 성능을 보였다.
