산업 SOP 검색을 위한 다중 그래프 전문가 프레임워크 SOPRAG

초록

SOPRAG은 산업 현장의 표준 운영 절차(SOP)를 효율적으로 검색·활용하기 위해, 엔티티·인과·흐름 3가지 그래프 전문가와 절차 카드 레이어, LLM 기반 라우터를 결합한 MoE 스타일 시스템을 제안한다. 자동화된 멀티에이전트 벤치마크 구축과 4개 도메인 실험을 통해 기존 lexical·dense·graph‑RAG 대비 검색 정확도와 실행 가능 응답에서 크게 우수함을 입증한다.

상세 분석

본 논문은 산업 현장에서 SOP가 갖는 고유한 구조적·논리적 복잡성을 기존 RAG가 충분히 다루지 못한다는 점을 정확히 짚어낸다. SOP는 단순 텍스트가 아니라 장비 파라미터, 알람 코드, 조건부 흐름 등 ‘프로시저 카드’라는 고수준 메타 정보를 중심으로 계층화된 문서이다. 이러한 특성은 (C1) 고정된 계층 구조, (C2) 상황에 따라 달라지는 인과 관계, (C3) 실행 가능한 단계별 가이드라는 세 가지 핵심 난제로 귀결된다.

SOPRAG은 이 난제를 해결하기 위해 Mixture‑of‑Experts(MoE) 패러다임을 차용한다. 먼저 전체 SOP를 ‘절차 카드(Procedure Card)’ 형태로 압축하여 제목·요약만을 포함하는 라이트웨이트 노드 집합을 만든다. 이는 인간 전문가가 먼저 제목을 스캔해 후보 절차를 좁히는 인지 과정을 모방한 ‘Sparse Activation’ 역할을 한다.

그 다음, 세 종류의 그래프 전문가가 각각 다른 차원을 담당한다.

1. Entity Graph는 장비, 파라미터, 알람 코드 등 구체적인 엔티티와 절차 카드를 1:1 매핑함으로써, 쿼리 내에 특정 장비 식별자가 포함될 경우 바로 해당 SOP로 연결한다. 이는 기존 flat chunking이 엔티티 간 연결성을 끊어버리는 문제를 근본적으로 해결한다.
2. Causal Graph는 증상·원인·조치라는 인과 흐름을 방향성 에지로 모델링한다. 사용자가 “과열”과 같은 증상을 입력하면, 원인 추론 경로를 따라 적절한 절차 카드를 찾아내어 상황‑의존적 검색을 가능하게 한다.
3. Flow Graph는 각 SOP 내부의 단계 순서를 노드와 에지로 표현한다. 이는 최종 생성 단계에서 ‘실행 가능한’ 단계별 지시문을 그대로 추출하도록 지원하며, 일반 QA형 RAG가 생성하는 비구조적 텍스트와 차별화된다.

쿼리 처리 흐름은 LLM‑Guided Router가 담당한다. LLM은 입력 질의의 의도를 파악해