본 논문은 영어 및 중국어 이외 언어를 사용하는 국가의 법률 문제를 다룰 때 대규모 언어 모델(LLM)이 답변을 제시하고 적절한 참고 자료를 제공하는 능력에 대해 논의합니다. 법률 정보 검색의 역사, 판례법과 성문법의 차이점, 법률 과제에 미치는 영향, 그리고 이 분야의 최신 연구를 분석합니다. 이러한 배경을 바탕으로, 폴란드 민법에서 검색된 지식을 기반으로 응답하는 인지 LLM 기반 에이전트인 gAIus의 아키텍처를 소개합니다. 임베딩 기반 접근 방식보다 설명 가능하고 사용자 친화적이며 더 나은 결과를 얻는 검색 메커니즘을 제안합니다. 제안된 방법을 평가하기 위해 폴란드에서 실시되는 법률 수습생 입학 시험의 단일 선택 질문을 기반으로 특수 데이터 세트를 생성합니다. 제안된 아키텍처는 사용된 대규모 언어 모델의 기능을 크게 활용하여 gpt-3.5-turbo-0125를 419% 향상시켜 gpt-4o를 능가하고 gpt-4o-mini 점수를 31%에서 86%로 향상시켰습니다. 마지막으로, 향후 연구 방향과 연구 결과의 잠재적 응용 분야를 제시합니다.
