본 논문은 산업 환경에서의 지식 전달 문제를 해결하기 위해 확장 현실(XR) 기술과 검색 증강 생성(RAG)이 강화된 대규모 언어 모델(LLM)을 새롭게 통합한 시스템을 제시합니다. 이 시스템은 자연어 인터페이스를 통해 도메인 특정 산업 지식을 XR 환경에 포함시켜 작업자에게 핸즈프리 방식의 상황 인식 전문가 안내를 제공합니다. 동적 도구 조정 기능을 갖춘 LLM 채팅 엔진과 음성 기반 상호 작용 기능을 갖춘 XR 애플리케이션으로 구성된 시스템 아키텍처를 제시하며, 다양한 청크 전략, 임베딩 모델 및 벡터 데이터베이스에 대한 성능 평가를 통해 의미 기반 청크화, 균형 잡힌 임베딩 모델 및 효율적인 벡터 저장소가 산업 지식 검색에 최적의 성능을 제공함을 보여줍니다. 로봇 조립, 스마트 인프라 유지 관리, 항공 우주 부품 정비 등 여러 산업 사례에서 초기 구현을 통해 시스템의 잠재력을 입증하며, 산업 5.0의 인간 중심적이고 탄력적인 산업 발전 방식에 따라 교육 효율성, 원격 지원 기능 및 운영 지침 개선 가능성을 보여줍니다.
