Show GN: legalQ – 한국 법령과 판례를 자연어로 묻는 공개 챗봇

RAG 기반 법령 검색과 Stateless 구조로 구현한 고신뢰성 법률 챗봇

mssmss2026년 5월 14일3분intermediate

AI 요약

Context

범용 LLM의 Hallucination으로 인한 조문 및 판례 인용 오류와 기존 키워드 검색 방식의 낮은 사용성 간의 Trade-off 발생. 법적 근거의 정확성과 자연어 인터페이스의 편의성을 동시에 확보해야 하는 제약 사항 존재.

legalize-kr 데이터를 Seahorse Cloud 벡터 DB에 색인한 RAG 아키텍처 설계를 통한 답변 근거 확보
자연어 질의를 검색 최적화 쿼리로 변환 후 관련 법령과 판례를 추출하는 MCP 레이어 분리 구조 적용
데이터 처리 한계가 있는 별표 데이터를 보완하기 위해 답변 내 원문 법령 링크를 제공하는 Fallback 전략 채택
민감한 법률 상담 특성을 고려하여 서버 DB 저장 없이 Client-side localStorage와 Request-based History를 활용한 Stateless 설계
OpenRouter를 통한 LLM 오케스트레이션과 FastAPI 기반의 경량 백엔드 파이프라인 구축

실천 포인트

1. LLM의 Hallucination이 치명적인 도메인에서는 RAG 도입 및 근거 조문 명시 기능을 필수적으로 검토할 것

2. 개인정보 민감도가 높은 서비스의 경우 서버 저장소를 배제하고 클라이언트 기반의 Stateless 상태 관리를 통해 보안 리스크를 최소화할 것

3. 특정 데이터 포맷(예: 별표)의 처리 한계 발생 시, 무리한 생성보다는 원문 링크 제공과 같은 하이브리드 접근 방식을 고려할 것

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