기업 가이드라인 문서는 서술형 텍스트, 복잡한 표, 이미지가 뒤섞여 있어 구조화된 업무 산출물로 변환하는 데 문서당 2~3일이 걸린다. SAGE는 버전 관리되는 공유 규칙 저장소, 스키마 검증된 단계 간 계약, 전 과정 출처 추적을 중심으로 설계된 거버넌스형 다단계 LLM 파이프라인이다. 추출된 규칙은 결정론적 구조 검증과 LLM 기반 의미 채점을 거치고, 중복 제거·모순 표시·명세 공백 표면화를 수행하는 일관성 모듈을 통과하며, 불확실하거나 표시된 항목만 검토자에게 전달되고 신뢰도 높은 결과는 자동 승인된다. 120개 문서로 실험한 결과 처리 시간을 며칠에서 20~100분으로 단축했고, 문서 단위 성공률 96%, 환각률 3.2%를 기록하며 3,896개 규칙과 812개 검토용 산출물을 생성했다. 반면 거버넌스 장치를 뺐을 때 환각률은 15.7%까지 치솟아, 검증·일관성 체크·추적성이 실질적 오류 억제 효과를 낸다는 것을 보여준다.
- •버전 관리 규칙 저장소·스키마 검증 계약·출처 추적을 갖춘 거버넌스형 다단계 LLM 파이프라인 SAGE 제안
- •120개 문서 실험에서 처리 시간을 2~3일에서 20~100분으로 단축
- •문서 단위 성공률 96%, 환각률 3.2%로 3,896개 규칙·812개 산출물 생성
- •거버넌스 장치를 제거하면 환각률이 15.7%로 급등, 검증 체계의 실효성 입증
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SAGE: Governed Artifact Generation from Enterprise Guidelines
- 1.기업 가이드라인 문서를 구조화 작업물로 바꾸는 거버넌스 파이프라인 SAGE 제안
- 2.버전 관리된 규칙 저장소와 단계 간 스키마 검증 계약, 전체 출처 추적 체계로 구성
- 3.문서 120건에서 처리 시간을 수일에서 20~100분으로 단축, 성공률 96%·환각률 3.2%
- 4.거버넌스 없이 처리 시 환각률 15.7%로 급증, 규칙 3,896개·산출물 812건 생성
왜 중요한가?
문서 추출에 LLM을 쓰되 검증·일관성 체크·감사 추적까지 갖춘 거버넌스 계층이 환각을 5분의 1 이하로 억제할 수 있음을 수치로 보여줘, 규정 준수가 중요한 기업 문서 자동화의 설계 기준을 제공한다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2609.17775v1 Announce Type: new Abstract: Enterprise guideline documents mix narrative text, complex tables, and embedded images, and converting them into structured work artifacts still takes two to three days of manual effort each. Current language and vision-language models extract from such documents but offer no governed workflow beyond extraction: no validation, no consistency checking, no traceable artifact generation. We introduce SAGE, a governed multi-stage LLM pipeline organize
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