국방 및 국방 관련 분야의 정책 입안자들은 작전 및 전략적 요구 사항과 관련된 부문 우선순위와 더불어 급격히 진화하는 연구를 모니터링해야 합니다. 실제로 이러한 정보원들은 이질적인 형식, 분절된 저장소, 그리고 고립된 업데이트 스트림에 걸쳐 파편화되어 있어, 역량 발견(capability discovery)을 느리게 만들고 감사를 어렵게 합니다. 우리는 호주의 공개된 국방 보고서 및 정책 문서와 호주 연구 출판물에서 파생된 맞춤형 지식 그래프(knowledge graph)를 통합하는 프로토타입인 Didact를 제시합니다. Didact는 정책 지향적 워크플로를 위한 자연어 대화를 제공하며, 복합 검색 증강 생성 (RAG, Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 활용합니다. Didact의 핵심 기능은 검색된 증거와 소스 간의 관계를 시각화하는 대화형 증거 레일(Evidence Rail)입니다. Didact의 출력 품질과 실행 시간에 대한 우리의 평가는 그 유용성을 강조합니다. Didact는 호주 상황에 맞춘 학계-산업계 공동 개발 프로젝트로 구축되었지만, 지식이 유사하게 파편화되어 있는 다른 도메인에도 적응이 가능합니다. 시연 영상은 여기에서 확인할 수 있습니다: