본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG)을 기반으로 한 대화형 설문 조사 논문 생성 시스템인 InteractiveSurvey를 제안합니다. InteractiveSurvey는 온라인 검색과 사용자 업로드를 통해 여러 참고 논문으로부터 구조화되고 다중 모드의 설문 조사 논문을 생성하며, 참고 문헌 분류 기능도 제공합니다. 기존 연구들이 제목만 입력받고 고정된 출력만 제공하는 것과 달리, InteractiveSurvey는 참고 문헌 분류, 개요, 설문 내용 등 생성 과정의 중간 단계 요소들을 사용자가 직관적인 인터페이스를 통해 지속적으로 수정하고 개선할 수 있도록 합니다. 내용 품질, 시간 효율성 및 사용자 연구 평가 결과, InteractiveSurvey는 대부분의 LLM 및 기존 방법보다 출력 내용 품질이 우수하면서도 매우 시간 효율적인 사용하기 쉬운 설문 조사 생성 시스템임을 보여줍니다.
