본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 법적 사례의 관련성 판단을 향상시키는 새로운 퓨샷 접근법을 제안합니다. 기존의 법적 사례 관련성 판단은 시간과 전문 지식을 필요로 하고, 기존 데이터의 해석력이 부족하다는 문제점이 있습니다. 본 연구는 LLM이 전문가와 유사한 해석 가능한 관련성 판단을 생성하도록 하는 다단계 접근법을 제시합니다. 이는 인간 전문가의 작업 흐름을 모방하여 전문가 추론을 유연하게 통합하고, 해석 가능한 데이터 라벨링을 보장합니다. 실험 결과, 제안된 접근법이 신뢰할 수 있고 유효한 관련성 평가를 생성하며, 최소한의 전문가 감독으로 LLM이 사례 분석 전문성을 습득하고, 지식 증류를 통해 소규모 모델로 전이할 수 있음을 보여줍니다.
