모든 단계를 투명하게 공개합니다.
의심해도 좋은 답을 만들기 위해서요.

1법령 원문은 어디서 가져오는가

법제처의 공식 OpenAPI(law.go.kr, OC=lawsearch6165)를 통해 원문을 직접 크롤링합니다. 가공·요약된 2차 자료가 아닌 법제처 정본입니다.

2임베딩은 어떻게 만들어지는가

일반 RAG처럼 "원문을 그냥 임베딩"하지 않습니다. 검색 정확도를 위해 임베딩 텍스트를 3중으로 구성합니다.

┌─ 임베딩 입력 텍스트 ─────────────────────────┐
│ [법령명 | 장 | 절 | 조문제목]          ← prefix
│ LLM이 생성한 context_summary            ← 상위법 위임 관계만
│ 조문 원문 그대로                          ← original_text
└──────────────────────────────────────────────┘
모델: OpenAI text-embedding-3-large (3,072차원)
최대 길이: 6,000자 (EMBED_MAX_CHARS)

3맥락 요약(summary)은 환각 없이 만들었나

각 조문에 대해 Gemini Flash로 1~2문장 요약을 생성하지만, 환각을 막기 위해 다음 4개의 절대 규칙을 프롬프트에 박아넣었습니다.

4Parent–Child 청크 구조

• Parent: 조문 전체 (예: 「국토계획법 시행령」 제84조 전문)
• Child: 항(①②③) 단위로 쪼갠 청크. 각 child는 parent_id·parent_text를 메타데이터로 들고 있음
• 검색 시 child가 히트하면 → 부모 조문 맥락까지 같이 AI에게 전달
• "조문의 ②항만 보고 답하다 ①항을 놓치는" 흔한 RAG 실수 방지용

데이터 신뢰도 메모

• VWorld·법제처·국가건축물대장은 모두 공공데이터포털 정식 키를 발급받아 사용합니다.
• 장애·점검으로 응답이 비면 다른 소스(SHP/gpkg)로 fallback합니다.
• 실시간 호출 결과는 data/usage.db에 사용 로그로 기록됩니다(개인정보 제외).

1Layer 1 — "이 토지에 뭐가 걸려있나?"

• 용도지역 → 직접 매핑: 제3종일반주거지역 → 「국토계획법 시행령 제84조」 + 해당 지자체 건축조례 자동 주입
• 규제 키워드 직접 검색: 개발제한구역 → 특별조치법, 자연공원 → 자연공원법
• 별표 매칭: 별표 형태 조문(허용/금지 시설 목록 등)을 별도 인덱스로 검색
• 소스 태그: track_a_bm25, zone_bpr_priority, regulation_direct, regulation_direct_byulpyo

2Layer 2 — "이 질문에 뭘 봐야 하나?"

AI 플래너가 토지정보 + 질문을 보고 3개 트랙으로 검색 키워드를 생성합니다.

• Track A — 토지 기본 규제 (건폐율·용적률·높이·용도)
• Track B — 질문 특화 쟁점 (예: 수목장, 리모델링, 태양광, 옥상정원)
• Track C — 절차/인허가 요건

그리고 다음을 동시에 강제 포함합니다.

• 지자체 조례 자동 매칭: 주소에서 시/군 추출 → "{시군} 건축 조례 / 도시계획 조례 / 경관 조례" 강제 주입
• 용도지역·규제 동적 매칭: 토지이용규제 텍스트의 3글자+ 키워드를 _bm25_metas 전체와 대조 → 겹치는 법령 강제 검색
• ALWAYS_SEARCH: 모든 검토에 일조권 사선제한·조경 면적·주차장 설치기준·이격거리 강제 포함 + 서울이면 서울시 조례 4종

3Layer 3 — 위임조항 체인 추적

1차 검색 결과 안에서 다음 패턴을 탐지하면 자동으로 후속 검색을 돌립니다.

• 령 제XX조 → 시행령 조문 추가
• 법 제XX조 → 법률 조문 추가
• 조례로 정한다 / 정하는 → 해당 지자체 조례 검색
• 별표 X → 별표 조문 추가

4Reranking + 최종 출력

• Track A 필수 보존: 토지 기본 규제 관련 결과는 reranker에서도 절대 잘리지 않도록 우선 보존 (최대 25건)
• Cross-encoder 재정렬: 나머지 후보를 질문과 쌍으로 비교해 의미 유사도 재점수 → 총 40건만 LLM에 전달 (품질 우선)
• 출력 포맷: [위계:3 📘 조례] [조문번호] 제목 (장/절) + [맥락] 상위법 위임관계 1~2줄 + 원문

1standard 모드 (기본 검토)

1. 법령 검색 (3-Layer)
2. 판례·행정심판례·해석례 검색
3. 1차 답변 생성 (Gemini + Google Search tool)
4. Pass 2 보충 검색 — 1차 답변에서 부족한 법령 식별 → 추가 검색 → 보강 답변
5. Recursive Deep-Dive 1회 — 1차 답변에서 후속 쟁점 자동 추출 → 추가 라운드
6. QA 검증 (Self-Critique)
7. 교차검증 — 인용한 법령 조문을 다시 검색해 누락 확인
8. 판례 인용 검증 — 판례번호를 ChromaDB에서 실제 존재 여부 확인

2deep 모드 (심층 검토)

standard 위에 다음을 추가합니다.

• 3명 병렬 전문가 분석 (법령·도시계획·판례)
• 반박(devil) 전문가가 누락된 쟁점·반대 해석을 일부러 들춤
• Recursive Deep-Dive를 2회까지 진행
• QA + 교차검증 + 판례검증 모두 수행

소스: core/agents.py · multi_agent_consult() · _recursive_deep_dive() · verify_precedent_citations()

1QA Self-Critique

같은 모델에게 "이 답변에 누락이나 오류가 있다면?"이라고 다시 묻고, 빠진 쟁점이 있으면 보강 답변을 생성합니다.

2법령 교차검증

답변에서 인용한 법령·조문을 추출 → DB에서 다시 검색 → 누락된 조문이 있으면 자동 보강합니다.

3판례번호 실재 검증

verify_precedent_citations()가 답변 텍스트에서 사건번호 패턴(예: 2018두12345)을 추출 → ChromaDB urbanlaw_precedents 컬렉션에서 실제 존재 여부 조회.

• DB에 있음 → ✅ DB 확인완료 마크 자동 삽입
• DB에 없음 → ⚠️ 검증 필요 마크 자동 삽입
• 판례 환각 100%까지는 못 막아도, 답변 안에서 검증 결과를 그대로 노출하기로 했습니다. 영빈님이 직접 보고 판단하시라는 뜻입니다.

처리 흐름

1. 주소 입력 → POST /api/search-address (VWorld 주소검색)
2. 후보 주소 선택 → POST /api/land-info (PNU 확정 + 데이터 수집)
   • VWorld getLandCharacteristics / getLandUseAttr → 공시지가·토지특성
   • VWorld 토지이용규제 → 용도지역·지구·구역 추출
   • 국가건축물대장 API → 표제부·총괄표제부
   • 서울이면 UPIS ArcGIS → 지구단위계획·도면번호
   • 비서울이면 SHP/VWorld WFS fallback
3. 지도·기본정보·지구단위계획·건축물 정보 렌더
4. POST /api/analyze SSE 스트림 → 위 03·04·05 섹션의 검색·전문가 패널·검증 절차 그대로 수행
5. 최종 보고서 + 후속 채팅(/api/chat/stream) + 재분석(/api/reanalyze) + 내보내기(/api/export/docx) 가능

소스: routes/land.py, routes/analyze.py

처리 흐름

1. 주소 검색 → 블록 후보 로딩 (POST /api/block-parcels)
2. 지도에 parcel GeoJSON 표시 → 사용자가 다중 선택
3. 필요 시 POST /api/multi-parcel-zoning · POST /api/block-zoning 호출
   • 서울: UPIS ArcGIS proxy로 지구단위계획·용적률·건폐율 overlay 계산
   • 비서울: VWorld WFS로 PNU·필지경계 조회
4. 선택 필지 속성을 합쳐 블록용 landInfo 재구성 (대지면적 합산, 평균 용적률 등)
5. 이후 단일 분석과 동일한 POST /api/analyze 또는 /api/block-analyze 사용

소스: routes/block.py (707 LOC)

특이점

• 토지정보 없음 — land_info=None으로 분석 진입
• 대신 일반질문 전용 AI 플래너 (_parse_general_planner)가 질문을 법령 검색용 쿼리로 분해
• 기본 BM25 직접 검색 레이어(Layer 1.9)도 추가로 돌려, 정확한 법령명·조문번호로 질문하면 즉시 매칭
• Pass 2 + Deep-Dive 1회 (standard) / 2회 (deep) + QA + 교차검증 + 판례검증 모두 동일하게 수행

버그 히스토리 (정직한 고지)

2026-04-17 이전까지 후속 채팅(/api/chat/stream)에서 법령 검색 결과가 항상 0건으로 반환되는 버그가 있었습니다. search_laws() 반환 타입을 dict로 잘못 가정한 코드가 try/except로 숨겨져 있던 것이 원인이었고, 발견 즉시 수정·배포했습니다. 이후로 후속 질문도 정상 인용됩니다.

소스: routes/analyze.py · core/search.py

처리 흐름

1. PDF 업로드 → POST /api/competition/analyze
2. PyMuPDF로 페이지별 텍스트 추출
3. Gemini로 핵심 정보 JSON 추출 (대상지·면적·용도·인센티브 등)
4. 주소 추출되면 → get_land_info로 대상지 토지정보까지 보강
5. search_laws_for_guideline()로 관련 법령 대량 검색
6. search_legal_limits()로 지침서 수치 vs 법적 한도 비교 (예: 지침서 "용적률 600%" vs 법령 한도)
7. search_incentives()로 적용 가능한 인센티브 후보 수집
8. generate_risk_flags()로 누락·재확인 필요 항목 생성
9. 세션 ID 발급 → 이후 POST /api/competition/chat으로 같은 지침서에 대해 후속 질의

소스: routes/competition.py (1,205 LOC)

핵심 endpoint

• POST /api/scale-review — 지침서/토지정보 + 사용자 입력 수치 → 법적 한도 비교 → 인센티브 적용 시 가능 규모 시뮬레이션
• 인센티브 항목별 가능/불가능 사유를 함께 반환 (단순 수치만이 아니라 근거 조문까지)

소스: routes/competition.py · scale 관련 로직

처리 흐름

1. 지도에서 라쏘 폴리곤 선택 → POST /api/devreview/analyze
2. 입력 폴리곤 면적 계산
3. VWorld 규제 레이어 병렬 조회 — 용도지역·지구단위계획·개발제한구역 등
4. 용도지역별 면적 비중 + 가중평균 개략 FAR(용적률) 계산
5. SHP/UPIS 기반 정비사업·지구단위계획 현황 수집
6. 요약된 land context를 다시 routes.analyze.api_analyze()에 넘겨 AI 종합 분석 수행 (검색·전문가 패널·검증 모두 동일)

소스: routes/devreview.py (275 LOC)

• 판례 환각 100% 차단은 불가. 사건번호가 명시된 판례는 DB 검증으로 ✅/⚠️ 표시까지 가능하지만, 문장형으로 인용된 판례는 자동 검증이 어렵습니다.
• 지자체 조례 커버리지: 서울 + 경기 30개 시군이 우선 적재돼 있고, 그 외 지역은 일반 법령 + 일부 조례 위주로 답변합니다. 빠진 시군 조례 발견 시 후속 적재합니다.
• 실시간 데이터 의존: VWorld·건축물대장 OpenAPI 장애 시 fallback이 동작하지만 일부 필드가 비는 경우가 있습니다.
• UI는 SPA 단일 파일: static/app.js가 매우 크고, 탭 간 결합도가 높아 회귀 버그 위험이 상존합니다. 리팩토링 진행 중.
• 판례 행정심판례·해석례는 적재 코드는 완료됐지만 실제 데이터는 일부만 들어있어 점진 보강 중입니다.
• 검토 결과는 참고용이며, 실제 인허가·계약·법적 판단은 반드시 전문가 검토를 거치세요. UrbanLaw는 빠른 1차 스크리닝 도구입니다.