SemEval-2025 Task 5 (LLM-based Automated Subject Tagging)를 위한 시스템을 제시하는 논문입니다. 다양한 LLM을 지적으로 주석이 달린 레코드 예시를 사용하여 프롬프트하고, 새로운 레코드에 대한 키워드를 제안하도록 합니다. 몇 번의 예시 학습(few-shot prompting) 기법과 생성된 키워드를 대상 어휘에 매핑하고, 결과 주제 용어를 앙상블 투표로 집계하고, 레코드와의 관련성에 따라 순위를 매기는 후처리 단계를 결합합니다. 모든 주제 트랙의 정량적 순위에서 4위를 차지했지만, 주제 색인 전문가가 실시한 정성적 순위에서 최고의 결과를 달성했습니다.