본 논문은 산업 현장에서 사용되는 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 코딩 보조 도구 개발에 대한 연구를 제시합니다. 기존 대규모 언어 모델(LLM)은 IEC 61131-3 호환 코드를 생성할 수 있지만, 특정 기능 블록이나 관련 프로젝트 코드를 알지 못하며, 클라우드 제공업체에 대한 신뢰 부족 문제도 있습니다. 이에 따라 저자들은 소규모 로컬 모델을 미세 조정하고, 여러 AI 모델 간 경쟁, 추론, 자동 버그 수정, 코드 컴파일을 통한 유효성 검사를 수행하는 도구를 개발했습니다. 특히, Retrieval-Augmented Generation(RAG)을 활용한 코딩 보조 도구가 광범위한 프롬프트 엔지니어링과 지시적 검색을 통해 저 데이터 환경에서도 효과적인 코드 생성이 가능하다는 것을 입증했습니다.
