AI 요약의 정확도를 높이기 위해 다양한 기술이 함께 활용되고 있습니다. 그중에서도 핵심이 되는 기술 중 하나는 RAG라고 불리는 기법입니다. 이건 요약을 만들 때 모델이 자기 머릿속에만 의존하지 않고, 외부 문서나 자료를 불러와서 참고한 뒤 내용을 요약하는 방식입니다. 덕분에 원문에 없던 정보를 덧붙이거나 사실과 다른 내용을 요약에 포함시키는 오류가 줄어드는 효과가 있습니다.
또한 요약문이 원문의 사실관계와 얼마나 잘 맞는지를 따져보는 방향으로 모델이 설계되기도 합니다. 예를 들어 문장에서 사실을 추출한 뒤, 그 사실과 모순되지 않는 요약을 생성하는 구조를 채택하거나, 요약이 잘못된 내용을 포함했을 때 감점하는 식으로 학습시키는 방식이 대표적입니다. 일부 모델은 요약을 생성한 다음 정보 추출 도구를 써서 다시 검토하고, 이 결과를 피드백 삼아 스스로 정확도를 높이는 형태로 작동하기도 합니다.
조금 더 전통적인 방식으로는 문장에서 중요한 문장 몇 개만 골라서 이어붙이는 추출 요약 방식도 여전히 활용됩니다. 이 방식은 사실 왜곡 위험은 적지만, 문장 사이 연결이 매끄럽지 않거나 내용이 다소 딱딱해질 수 있다는 단점이 있습니다.
무엇보다 사람이 마지막에 직접 검토하고 다듬는 것도 중요합니다. AI가 생성한 요약 결과를 사람이 확인하면서 어색한 표현을 수정하거나, 잘못된 정보는 직접 고치는 방식이 정확도 향상에 큰 도움이 됩니다.
결국 AI 요약의 정확도를 높이기 위해서는 외부 정보 연동, 사실 일관성 검토, 추출 방식의 활용, 그리고 사람의 검토까지 다양한 기술과 절차가 함께 어우러져야 한다는 점이 중요합니다.