본 논문은 해운 회사가 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하고 통합하는 방법, 특히 전문가 환경에서 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 요구 사항 엔지니어링에 초점을 맞춰 탐구합니다. 해운 서비스 제공업체를 대상으로 한 사례 연구를 통해, 데이터 과학자들이 AI의 완벽성에 대한 사용자의 기대와 생성된 출력의 정확성 사이의 근본적인 긴장감에 직면하는 것을 보여줍니다. 연구 결과, 데이터 과학자는 사용자와의 반복적인 실험을 통해 문맥에 맞는 "검색 요구 사항"을 식별해야 하는데, 이는 사용자만이 정확성을 판단할 수 있기 때문입니다. 데이터 과학자가 실제로 이러한 "검색 요구 사항"을 도출하고 시스템의 한계를 관리하는 방법을 설명하는 경험적 프로세스 모델을 제시합니다. 이 연구는 복잡한 도메인별 애플리케이션에서 RAG 시스템을 구현하기 위한 특수한 요구 사항 엔지니어링 프로세스에 대한 통찰력을 제공함으로써 소프트웨어 엔지니어링 지식을 발전시킵니다.
