본 논문은 건설 계약 검토의 효율성 및 정확성 향상을 위해 대규모 언어 모델(LLM)과 지식 그래프(KG)를 통합하는 방법을 제안합니다. 기존의 자연어 처리(NLP) 기반 방법들이 시간 소모적이고 오류 발생 가능성이 높다는 점을 지적하며, 중첩 계약 지식 그래프(NCKG)와 그래프 검색 증강 생성(GraphRAG) 프레임워크를 활용하여 LLM을 통합하는 튜닝이 필요 없는 접근 방식을 제시합니다. 국제 EPC 계약을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 모델보다 더 정확한 위험 평가와 해석 가능한 위험 요약을 제공함을 보여줍니다. 이는 지식 집약적이고 전문적인 작업인 계약 검토에서 LLM과 KG의 결합이 신뢰할 수 있는 추론을 가능하게 함을 시사합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LLM과 KG의 통합을 통해 건설 계약 검토의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있음을 보여줌.
