LLM as a Search: Intelligent Legal Document Search with User Intent Analytics

본 연구는 법 앞의 평등이라는 보편적 원칙에도 불구하고, 약자들이 차별을 겪거나 법적 구제를 받지 못하는 문제에 대응하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)의 고도화된 추론 능력과 문맥 이해 능력을 활용한 새로운 법률 문서 검색 방식인 LLM as a Search를 제안한다. 기존의 검색증강생성(RAG) 방식이 단순한 문장 유사도에 의존하는 반면, 제안하는 방식은 사용자의 질의에 내포된 의도와 의미를 정밀하게 분석함으로써 관련 법률 문서를 효과적으로 도출한다. 본 연구에서는 대한민국 법무부의 현행 법령 5,913건을 기반으로 구축된 법률 데이터베이스와 법률 전문가의 정성적 평가를 활용하여 다양한 방법을 비교검증하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 정확도와 신뢰성 면에서 기존의 RAG 방식과 프롬프트 기반 추론 방식 대비 우수한 성능을 보였다. 특히, 법률 문서 검색의 품질과 실효성이 향상되었으며, 이를 통해, 더 정확하고 비용 효율적인 법률 자문 제공의 가능성을 제시하였다.