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LLM 애플리케이션 활용 패러다임
LLM
이 생성한 가상의 문서는 다음과 같습니다.
LLM: 마크 웰링턴
Mark Wellington
상원의원은 ‘정부가 예산을 균형 있게 운용하지 못하는 것은
용납할 수 없으며, 이는 우리 경제의 미래를 위협한다’라고 발언했습니다.
에밀리 프레이저
Emily Fraser
하원의원 역시 ‘적자 문제를 해결하지 않은 채 무분별한 지출을
계속할 수는 없다. 이제 진정한 재정 책임을 보여줄 때’라고 말했습니다.
이 가상 문서를 질의로 활용하면 ‘팩스턴 상원의원: ‘우리의 막대한 적자를 더는 보고 있을 수
없다.’’가 더 높은 유사도 점수로 반환됩니다.
물론 이 문서는 사실과는 다릅니다. 실제로 캐나다에는 마크 웰링턴이나 에밀리 프레이저라는
의원이 없습니다. 하지만 사용된 표현과 의미 구조는 실제 정치인의 발언 스타일과 매우 유사
합니다. 따라서 이 문서를 단독으로 사용하거나 원래 질의와 결합해 질의를 재작성하여 검색에
사용하면, 단순 질의만 사용할 때보다 정치인이 해당 주제에 관해 실제로 언급한 표현과 의미
적으로 더 유사한 문서를 찾을 가능성이 높아집니다.
이러한 가상 문서는 일반적인 검색 단위의 길이와 비슷한 수준으로 생성할 수 있습니다. 현재
사실성 보장 여부는 신경 쓰지 않으므로 소형
LLM
을 사용해도 충분합니다. ...