본 논문은 AI 기반 다중 에이전트 진단 시스템을 제시하여 돼지 질병 감시의 효율성을 높입니다. Retrieval-Augmented Generation (RAG)을 활용하여 사용자 입력을 지식 검색 질의 또는 증상 기반 진단 질의로 자동 분류하고, 적응형 질문 프로토콜을 통해 관련 임상 징후를 체계적으로 수집합니다. 신뢰도 가중 의사결정 융합 메커니즘을 통해 다중 진단 가설을 통합하여 강력한 질병 예측 및 치료 권장 사항을 생성합니다. 실험 결과, 시스템은 높은 정확도, 빠른 응답 시간 및 일관된 신뢰성을 달성함을 보여줍니다. 이 시스템은 확장 가능한 AI 기반 진단 프레임워크를 제공하여 수의사의 의사결정을 향상시키고 지속 가능한 축산 관리 관행을 발전시키며 세계 식량 안보에 기여합니다.
