플러스프로젝트 배경
**1) 문제점** - 연구원이 논문·특허·소재 정보를 각각 다른 사이트에서 개별 검색해 수작업으로 취합해야 함 - 일반적인 생성형 AI는 존재하지 않는 출처와 수치를 만들어내 연구 자료로 신뢰할 수 없음 - 같은 문헌을 반복해서 조회하게 되어 조사 결과가 조직 내부에 축적되지 않음 **2) 프로젝트 목표** - 근거 보장: 원문에 매핑되지 않은 값은 저장하지 않는 검증 파이프라인 구축 - 정보
프로젝트 성과
오프라인 테스트 169건 통과
출처·인용·추출·분류·중복·매핑·실패 경로를 대상으로 테스트를 작성해, 네트워크 없이 전체 검증이 가능합니다.
근거 데이터 165건 구조화 축적
논문 35건과 특허 4건에서 근거 데이터 165건, 실험 조건 49건, 연결 관계 278건을 원문 위치와 함께 축적했습니다.
반복 조회 제거 실측
동일 주제를 3회 실행했을 때 신규 조회가 6건에서 2건, 0건으로 줄고 저장소 재사용이 0건에서 8건으로 늘었습니다.
외부 의존성 없는 구현
약 9,000줄 규모를 Python 표준 라이브러리만으로 구현해, 별도 설치 없이 실행 가능한 배포 조건을 확보했습니다.
핵심 기능
근거 검증 파이프라인
존재하지 않는 출처의 생성을 차단하고, 모든 추출 값을 원문 내 위치에 매핑해 저장합니다. 근거 없는 값은 저장 자체를 하지 않습니다.
진행 단계
요구사항 및 정책 정의
2026.08.
출처 정책과 환각 방지 규칙, 출력 형식, 시스템이 확정하지 않을 판단의 경계를 문서로 먼저 정의했습니다.
프로젝트 상세
**1) 포트폴리오 소개** 소재 분야 기업의 연구개발 부서를 위한 연구·특허 정보 분석 AI Agent 시스템입니다. 메인 타깃은 신규 소재와 배합을 검토하는 연구원 및 기술기획 담당자입니다. 검색 결과를 요약해 주는 챗봇이 아니라, 근거 문헌에 매핑되지 않은 값은 저장 자체를 하지 않는 검증 파이프라인 위에서 동작하는 다중 Agent 시스템으로 설계했습니다. **2) 작업 범위** 요구사항
