AI 챗봇 GRASP: 시민 참여를 높이는 지방 예산의 마법

AI 기반 챗봇 GRASP는 지방 예산 정보에 대한 시민들의 접근성을 높여 시민 참여를 증진하고 정부 투명성을 개선하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 기존 LLM보다 월등히 높은 정확도(78%)를 기록하여 주목받고 있습니다.

갈수록 복잡해지는 지방 예산, 이해하기 어려워 답답하셨나요? 시민들이 가장 관심 있지만, 제대로 이해하기 어려워하는 지방 예산 정보에 대한 질문에 딱 맞는 솔루션이 등장했습니다! 바로 GRASP입니다. Jerry Xu, Justin Wang, Joley Leung, Jasmine Gu 연구진이 개발한 GRASP는 'Generation with Retrieval and Action System for Prompts'의 약자로, 지방 예산에 대한 질문에 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 맞춤형 AI 챗봇 프레임워크입니다.

기존 시스템의 한계를 뛰어넘다

일반적인 대규모 언어 모델(LLM)이나 웹 검색만으로는 정확한 정보를 얻기 어려웠던 지방 예산 정보. GRASP는 이러한 한계를 극복하기 위해 획기적인 기술을 도입했습니다. Retrieval-Augmented Generation (RAG) 프레임워크와 에이전트 기반 워크플로우를 결합하고, 정교한 프롬프트 엔지니어링 기법과 지방 예산 관련 전문 지식을 통합했습니다. 뿐만 아니라, 지역 관계자들과의 협력을 통해 답변의 정확성을 철저히 검증했습니다.

놀라운 정확도: 78% vs 60% vs 35%

실험 결과는 놀라웠습니다. GRASP 챗봇은 지방 예산 관련 질문에 대해 무려 **78%**의 정확도를 기록했습니다! 반면 GPT-4는 60%, Gemini는 35%에 그쳤습니다. 이는 GRASP가 얼마나 효과적으로 지방 예산 정보를 이해하고 정확하게 전달하는지 보여주는 압도적인 결과입니다.

시민 참여 증진과 투명한 정부 구현

GRASP는 단순한 챗봇을 넘어, 시민들의 지방 예산에 대한 이해도를 높이고, 더 나아가 시민 참여를 증진시키는 중요한 도구입니다. 시민들이 예산 정보에 쉽게 접근하고 정확하게 이해할 수 있도록 함으로써, 정부의 투명성을 높이고, 시민들이 더욱 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 시간과 노력을 절약하고, 더 나은 공동체를 위한 토론을 활성화하는 데 기여할 GRASP의 앞날이 기대됩니다.

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