본 논문은 실제 세계의 다섯 가지 도메인(거버넌스, 사이버 보안, 농업, 산업 연구, 의료 진단)에서 실제 사용 사례를 기반으로 개발된 5가지 도메인 특정 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션을 제시합니다. 각 시스템은 다국어 OCR, 벡터 임베딩을 통한 의미 검색, 그리고 도메인에 적응된 LLMs를 통합하며, 사용자의 요구 사항을 충족하기 위해 로컬 서버 또는 클라우드 API를 통해 배포됩니다. 100명의 참가자를 대상으로 한 웹 기반 평가를 통해 사용 편의성, 관련성, 투명성, 응답성, 정확성, 추천 가능성 등 6가지 차원에서 시스템을 평가하였으며, 사용자 피드백과 개발 경험을 바탕으로 RAG 시스템의 실제 적용에 영향을 미치는 기술적, 운영적, 윤리적 과제를 강조하는 12가지 주요 교훈을 문서화했습니다. 본 논문은 실제 사용 사례를 기반으로 한 RAG 시스템 개발 및 평가에 대한 경험적 연구의 부족을 해소하고자 합니다.
