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Causality RAG는 보고서, 논문, 뉴스 등 다양한 비정형 문서에서 인과관계 문장을 자동으로 추출하고, 이를 구조화된 그래프로 시각화하는 생성형 AI 기반 시스템입니다. 본 시스템은 해양수산, 철도, 기후정책 등 특정 도메인에 특화되어 있으며, 누적 25만 건 이상의 인과 문장과 35만 건 이상의 관계 정보를 분석해 의사결정에 필요한 인사이트를 제공합니다.

주요 기능

Causality RAG는 문서 기반 인과 추출, 구조화, 시각화, 질의응답의 전 과정을 통합한 시스템입니다. 사용자는 보고서나 문서를 업로드하기만 하면, 시스템이 자동으로 인과관계 문장을 식별하고 구조화된 그래프 형태로 시각화합니다. 이를 통해 정책 변화의 영향 분석, 인사이트 탐색, 자동 보고서 생성 등이 가능해집니다.

활용 분야

본 시스템은 해양수산 정책, 탄소배출권 분석, 철도 디지털 트윈, 기후 리스크 예측 등 다양한 공공 및 산업 영역에 적용할 수 있으며, RAG 기반 질의응답 시스템과 결합하여 도메인 전문가 수준의 분석과 판단을 실시간으로 지원합니다.