21대 대선 후보자 공약 비교 서비스 "공약21"

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공약21 - 21대 대선 후보자 공약 비교 서비스

 

소개

대선 후보자를 선택할 때 중요한 요인 중 하나는 후보자가 내새운 공약일 것입니다. 20대 대선을 치뤘던 과거 자료들을 보면 10대 공약과 같은 주요 공약들은 비교적 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 하지만 10대 공약 이외에도 해당 정당에서 내세운 공약들이 정말 많습니다.

 

20대 대선 당시 국민의힘이 제공한 대통령선거 정책공약집은 174페이지 분량의 PDF 문서입니다. 더불어민주당의 경우에는 194페이지의 PDF 문서입니다. 이를 꼼꼼히 확인하여 후보를 선택하는 것이 가장 좋겠지만 어려운 일이 될 수 있습니다. 때문에 저희는 이러한 불편함을 개선하고 사용자분들의 후보 선택에 조금이나마 도움이 될 수 있도록 공약21라는 서비스를 만들게 되었습니다.

 

공약21 서비스는 LLM을 활용하여 21대 대통령선거의 주요 후보자 3명에 대한 정책을 비교할 수 있도록 돕는 서비스입니다. 주요 기능은:

• 정책 공약 비교: 사용자가 원하는 분야에 대한 정책공약 비교
• 출처 보기: 해당 정책공약에 대한 출처를 이미지로 제공
  입니다.

예를들어, 공약21에 접속해 검색창에 "환경, 에너지 정책 비교해줘"라는 질문을 입력하면 다음과 같이 각 후보자가 내세운 환경 또는 에너지에 관련된 정책 공약을 검색해 줍니다.

 

 

한눈에 비교하기 쉬울뿐만 아니라 해당 내용에 대한 더 자세한 정보는 출처 보기 기능을 통해 파악할 수 있도록 구성했습니다. 출처 보기 기능은 해당 링크에 마우스 커서를 올리게 되면 미리보기 이미지로 볼 수도 있으며 크게 보려면 클릭하여 새로운 탭에서 크게 볼 수 있습니다.

<기후재난에 선재 대응>에 관한 출처이미지로 출처이미지가 가장 잘 보이는 예시로 선택했습니다.

모든 공약 데이터는 각 후보자가 발표한 공약에 관한 이미지를 사용하였으며 지속적으로 업데이트하기 위해 노력하고 있습니다.

 

기술

공약21 서비스는 RAG + LLM으로 후보자의 공약을 검색하고 요약, 비교하게 됩니다. 기존 LLM의 지식 단절(모델의 학습 데이터가 수집된 특정 시점)은 거의 대부분 후보자 공약 발표 시점 이전으로 정확한 공약을 알기 어렵습니다. 실제 ChatGPT는 21대 대통령선거 후보자의 교육 정책 공약에 대해 비교해달라는 질문에 대해 검색을 통해 다음과 같이 답변하였습니다.

이 결과는 ChatGPT 무료 버전입니다. 유료 버전은 다를 수 있습니다.

 

 

후보자만 보더라도 정확한 데이터가 아님을 알 수 있습니다. 이러한 이유로 공약21 서비스에서는 각 후보자가 발표한 공약들을 벡터화해 저장한 후 유사도 검색을 통해 관련된 데이터를 찾아 LLM을 통해 비교, 요약하도록 해 21대 대선의 정책 공약 데이터를 제공하고 있습니다.

서비스 아키텍처 및 기술스택

 

WebServer

• FrontEnd: `HTML`,`CSS`, `JavaScript`
• Template Engine: `Pug`
• Backend: `Node.js v22.15`
  • Framework: `Express v5.1`
• Process Manager: `pm2 v6.0`

 

RAG + LLM

• Prgramming Language: `Python v3.12.3`
• Framework: `Flask`
• Google Cloud Services:
  • Vision OCR: 정책 공약 이미지로부터 텍스트 추출
  • VertexAI: `Gemini 2.0 Flash Lite` 모델을 활용한 비교 및 요약
  • Cloud Storage: 공약21 서비스 관련 데이터 저장 및 관련
• RAG (Retrieval-Augmented Generation):
  • Vector Search: `Faiss`를 활용한 벡터 기반 검색
  • Embedding Model: `dragonkue/BGE-m3-ko`를 사용해 한국어 텍스트 임베딩

 

프로젝트 레포지토리 및 개발자

• 깃허브 레포지토리 : https://github.com/we-are-crack/gongyak

• WebServer - `on1ystar`
  • https://github.com/on1ystar
  • tjdwls0607@naver.com
• RAG + LLM - `eello`
  • https://github.com/eello 
  •  eello.bdev@gmail.com