본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 법적 사례의 관련성 판단을 개선하는 새로운 퓨샷 접근 방식을 제안합니다. 기존의 법적 사례 관련성 판단은 시간과 전문 지식을 많이 필요로 하고, 기존 데이터의 해석력이 부족하다는 문제점이 있습니다. 본 연구는 LLM을 활용하여 전문가 수준의 해석 가능한 관련성 판단을 생성하는 방법을 제시합니다. 이는 인간 전문가의 작업 과정을 모방하여 단계적으로 판단 과정을 수행하고, 전문가의 추론을 유연하게 통합하여 정확도를 높입니다. LLM과 인간 전문가의 판단 결과 비교를 통해 제안된 접근 방식의 신뢰성과 유효성을 실험적으로 입증하고, 최소한의 전문가 감독으로 LLM이 사례 분석 전문성을 습득하고, 지식 증류를 통해 소규모 모델로 전이할 수 있음을 보여줍니다.
