NyayaAI: 다중 에이전트 아키텍처와 검색 증강 생성(RAG)을 활용한 AI 기반 법률 보조 도구
요약
NyayaAI는 인도 법률 정보의 접근성 문제를 해결하기 위해 설계된 AI 기반 법률 보조 도구입니다. 이 시스템은 방대한 법률 지식 기반에 근거한 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인과 대규모 언어 모델(LLMs)을 결합합니다. 특히, Mastra TypeScript 프레임워크를 활용하여 오케스트레이션되는 다중 에이전트 아키텍처가 법률 연구, 문서 요약, 판례 검색 등 복잡한 법률 워크플로우를 자동화하고 효율성을 크게 향상시킵니다.
핵심 포인트
- NyayaAI는 인도 법률 지식 기반(헌법, 법령, 판례 등)을 활용하여 전문적인 법률 지원을 제공합니다.
- 시스템의 핵심은 RAG 파이프라인과 LLMs를 결합한 구조로, 정확하고 근거 있는 답변 생성을 목표로 합니다.
- Mastra TypeScript 프레임워크 기반의 다중 에이전트 아키텍처가 법률 연구 및 문서 처리를 위한 전문적인 워크플로우 오케스트레이션을 담당합니다.
- 컴플라이언스 모듈을 통해 모든 응답에 대한 검증 과정을 거쳐 신뢰성을 높였습니다.
인도의 법률 정보는 법률 언어의 복잡성과 연구 및 사례 분석에 필요한 방대한 양의 법률 문서로 인해 여전히 접근성이 낮은 상태입니다. 본 논문은 변호사, 법학도 및 일반 사용자를 위한 법률 워크플로우를 자동화하고 단순화하는 AI 기반 법률 보조 도구인 NyayaAI를 제시합니다. 이 시스템은 큐레이션된 인도 법률 지식 기반(헌법 조항, 법령, 판례, 사법적 선례 포함)에 근거한 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 파이프라인과 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 결합합니다. Mastra TypeScript 프레임워크를 통해 오케스트레이션되는 다중 에이전트 아키텍처는 법률 연구, 문서 요약, 판례 검색 및 초안 작성 지원을 처리하는 주 에이전트와 전문 하위 에이전트를 조정합니다. 컴플라이언스 모듈은 모든 응답을 전달 전에 검증합니다. 도메인 분류는 테스트 샘플에서 70%의 정밀도를 달성했으며, RAG 검색 정밀도는 74%, 전체 응답 정확도는 72%를 기록하여, 구조화된 다중 에이전트 LLM 시스템이 법률 접근성과 워크플로우 효율성을 의미 있게 개선할 수 있음을 입증했습니다. 코드 ootnote{https://github.com/B97784/NyayaAI}는 연구 커뮤니티의 이익을 위해 공개적으로 이용 가능합니다.
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