[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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Exploring Generative AI Techniques in Government: A Case Study

Created by
  • Haebom

저자

Sunyi Liu, Mengzhe Geng, Rebecca Hart

개요

캐나다 국립연구회의(NRC)는 생성형 인공지능(GenAI), 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에 따라 2024년 5월 GenAI 기술을 일상 업무에 통합하는 22개 프로젝트를 시작했습니다. 본 논문은 그 중 하나인 지능형 에이전트 Pubbie 개발 사례 연구를 제시합니다. Pubbie는 NRC의 성과 측정, 데이터 관리 및 통찰력 보고 자동화를 목표로 합니다. LLM 오케스트레이션 및 RoBERTa를 통한 의미적 임베딩과 같은 최첨단 기술을 사용하며, 전략적 미세 조정 및 몇 번의 학습 접근 방식을 통해 저렴한 비용으로 도메인 지식을 주입합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 일반 정부 사용자는 자연어로 질문을 입력하고 버튼 클릭만으로 파일을 쉽게 업로드 또는 다운로드할 수 있어 수동 작업과 접근성 장벽을 크게 줄입니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM 기반 지능형 에이전트를 활용한 정부 부처 업무 자동화 가능성을 보여줌.
RoBERTa 등 최신 기술을 활용한 효율적인 도메인 지식 주입 방식 제시.
사용자 친화적인 인터페이스를 통해 접근성 향상 및 수동 작업 감소 가능성 확인.
한계점:
Pubbie의 성능 및 효율성에 대한 구체적인 수치적 평가 부재.
다른 정부 부처나 기관으로의 일반화 가능성에 대한 논의 부족.
장기적인 유지보수 및 업데이트 전략에 대한 언급 부족.
데이터 프라이버시 및 보안에 대한 고려 사항 미흡.
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