비교 - 룰 엔진 vs LLM 해석¶
비교 대상¶
- 룰 엔진: 수치 기준, 임계값, 면제 조건, 국가별 판독 로직을 코드로 고정하는 계층
- LLM 해석: 법령 문맥, 예외 조항 설명, 정성적 리스크 커뮤니케이션을 담당하는 계층
핵심 차이¶
| 항목 | 룰 엔진 | LLM 해석 |
|---|---|---|
| 강점 | 재현 가능성, 감사 가능성, 할루시네이션 억제 | 복잡한 문맥 설명, 법령 서술 요약, 사용자 친화적 해석 |
| 약점 | 규칙 갱신 비용, 예외 문맥 처리의 경직성 | 수치 판단의 불안정성, 법적 책임 위험 |
| 적합한 역할 | 등록/신고/면제 판독, 임계값 비교 | 결과 설명, 법령 문장 해석, 후속 액션 제안 |
| 실패 시 위험 | 규칙 누락 또는 갱신 지연 | 잘못된 해석, 과신 유도, 허위 확신 |
이 저장소 맥락에서의 결론¶
Chemical Regulation SaaS 문서는 두 계층의 책임 분리를 명확히 전제합니다. 수치 기준과 판독 로직은 룰 엔진이 맡고, LLM은 그 결과를 설명하고 맥락화하는 보조 계층으로 제한하는 편이 제품 포지셔닝과 법적 안전성 모두에 맞습니다.
언제 균형이 깨지는가¶
- 룰 엔진이 부족하면 국가별 예외 조항이나 최신 기준 반영이 늦어집니다.
- LLM 역할이 과해지면 정량 판정을 사실처럼 말해 법적 리스크가 커집니다.
- 가장 위험한 상태는 두 계층의 경계가 불분명해 사용자가 어느 판단이 기계적 규칙이고 어느 부분이 해석인지 구분하지 못하는 경우입니다.