AWS 기반 AIDA는 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용해 계약서 검색 정확도를 높이는 암묵적·명시적 메타데이터 필터링과 청크 보강 기법을 적용했다. CUAD 데이터셋 실험에서 기본 RAG는 후보 55개 중 상위 15개 커버리지가 27.3%에 그쳤으나, 필터링과 메타데이터 보강을 결합하자 커버리지가 75%로 높아지고 만료 계약과 갱신 조항을 정확하게 식별했다. 관할 법역·발효일·당사자 등 메타데이터를 청크에 추가하면 LLM이 문서 맥락을 정확히 판단해 응답 신뢰도가 크게 향상됐다. 대량 계약을 다루는 법무·컴플라이언스 조직이 수작업 검토 부담을 줄이고 답변 정확도를 높이는 실용적 접근법을 제시한다.

• •암묵적 필터링(메타데이터 사전 필터)과 명시적 필터링(정책 기반)의 2단계 검색으로 정확도 개선
• •CUAD 실험서 필터+메타데이터 보강 시 커버리지 27.3%→75%로 상승
• •관할법·만료일 등 메타데이터를 청크에 결합해 만료 계약 오분류 제거
• •출처 추적 가능한 응답으로 환각 감소, 단 최종 검토는 법률 전문가 필요