졸업프로젝트

최근 기업들은 ESG(Environmental, Social, Governance)를 경영 전략에 통합하는 흐름을 보이고 있다.2024년 PwC의 2024년 글로벌 투자자 설문조사에서도 71%가 ESG 통합이 기업 전략에 필수라고 응답했다.이에 따라 많은 기업들이

본격적으로 검색 기반 구조(RAG)를 도입하기 전에 기존의 대형 언어 모델(LLM)만으로 그린워싱을 탐지할 수 있는지를 간단히 실험해봤다.광고 문구를 직접 입력하고, 그에 대한 판단을 Gemini 2.5 Flash에게 요청했다.크리넥스 마이비데 제품의 광고 문구예: "

GPT, LLaMA 등의 대형 언어 모델(LLM)은 질문에 자연스럽게 답을 생성하는 데 매우 강력한 도구다.비정형 텍스트를 요약하거나, 광고 문구처럼 표현 방식이 다양한 문장을 해석할 수 있다는 점에서 그린워싱 탐지에도 적용 가능성이 있다.하지만 LLM은 본질적으로

데이터 분석가들이 흔히 이야기하는 것처럼.. 데이터를 구하기가 참 어렵다. 공공데이터 포탈에 그린워싱과 관련된 데이터를 요청드렸지만, 내부에 기업의 부정적인 영향을 줄 수 있기 때문에 정보보호법으로 인해 공개가 불가능하다는 답변을 들었다. 처음에 긍정적으로 답변해주셔

DB에 들어가는 데이터는 1)가이드라인 2)법률 3)뉴스 데이터 등 종류가 다양하다. 가이드라인에서 그린워싱인지 확인하고, 그에 대한 구체적인 근거로 법률 문서를 사용하려고 했으나 그렇게 되면 가이드라인+법률 문서가 Input으로 들어가서 프롬프트가 넘친다. 때문에 오

대략적으로 아키텍처대로 잘 구현했고, 테스트 데이터까지는 잘 돌아갔다. 그런데 실제 데이터를 넣으니까 바로 prompt 토큰 초과 문제로 인해 응답이 깨지는 상황이 발생했다. 프롬프트 길이 때문에 문서 검색하는 것도 Rerank 방식으로 변경했으면서 인풋은 생각은 안