인공지능이 사법 분야에 널리 사용되면서, 법률 질의 응답(QA)의 진실성과 추적 가능성을 확보하는 것이 중요해졌습니다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있고, 감사 가능하며, 지속적으로 업데이트 가능한 조언을 제공하기 위해 검색 증강 생성(RAG)과 다중 모델 앙상블을 통합한 사법 환경에 특화된 하이브리드 법률 QA 에이전트를 제시합니다. 이 시스템은 검색을 우선시하며, 신뢰할 수 있는 법률 저장소에서 관련 증거가 검색되면 RAG를 통해 답변을 생성하고, 그렇지 않은 경우 여러 LLM이 후보를 생성하고 전문 선택기가 최고 순위의 답변을 반환합니다. 고품질 출력은 인간 검토를 거쳐 저장소에 다시 기록되어 동적 지식 진화 및 출처 추적이 가능합니다. LawQA 데이터 세트에 대한 실험 결과, 하이브리드 방식이 단일 모델 기반 및 바닐라 RAG 파이프라인보다 F1, ROUGE-L 및 LLM-as-a-Judge 지표에서 유의미하게 우수함을 보였습니다.
