추적 가능한 지식 그래프 기반 추론이 LLM 지원 의사 결정에 미치는 영향: 철강 산업의 휘발성 유기 화합물(VOC) 사례

Traceable Knowledge Graph Reasoning Enables LLM-Assisted Decision Support for Industrial VOCs in the Steel Industry

철강 산업 내 휘발성 유기 화합물(VOC) 관리에 필요한 핵심 지식은 비정형 과학 문헌에 흩어져 있어, 공정, 오염 물질 및 제어 기술 관련 정보를 통합하기 어렵고, 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)이 빈도가 낮은 산업적 질문에 답변할 때 환각 현상 발생 위험을 증가시킵니다. 본 연구에서는 Chat-ISV라는 지식 그래프(KG) 기반의 다중 에이전트 질의 응답 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 선별된 철강 산업 VOC 관련 문헌 코퍼스를 분석하고, 27180개의 노드와 81779개의 의미적 연결로 구성된 Neo4j KG를 구축합니다. 또한 프롬프트 기반 추출, 청크 중심 토폴로지 최적화, 다중 에이전트 라우팅, 출처 추적 검색, 로컬 문헌 검색, 개방형 도메인 지식 접근 및 대화형 서브 그래프 시각화를 결합하여 작동합니다. 벤치마크 테스트와 400명의 전문가의 익명 평가 결과, 토폴로지 최적화를 통해 고립된 노드의 비율이 57%에서 4.08%로 감소했으며, Chat-ISV는 높은 사실 정확도를 달성했습니다 (정밀도 96.93%, 재현율 72.63%, F1 점수 0.830, 평균 점수 1.69/2.00). Chat-ISV는 단편적인 환경 공학 문헌을 추적 가능하고 질의 가능한 지식으로 변환하여 의사 결정 지원에 활용함으로써, 신뢰할 수 있는 LLM 배포 및 전문 산업 분야에서의 지능형 오염 방지 의사 결정을 위한 확장 가능한 환경 정보학 패러다임을 제시합니다.

Key knowledge for steel-industry volatile organic compounds (VOCs) governance is scattered across unstructured scientific literature, making it difficult to integrate process, pollutant, and control-technology evidence and increasing the risk of hallucination when general large language models (LLMs) answer low-frequency industrial questions. Here we developed Chat-ISV, a knowledge graph (KG) enhanced multi-agent Q&A system that parses a curated steel-industry VOCs literature corpus, constructs a Neo4j KG with 27180 nodes and 81779 semantic edges, and combines prompt-constrained extraction, chunk-centered topology optimization, multi-agent routing, source-backtracking retrieval, local literature retrieval, open-domain knowledge access, and interactive subgraph visualization. Benchmark tests and 400 expert blind evaluations showed that topology optimization reduced isolated nodes from 57% to 4.08% and that Chat-ISV achieved high factual reliability, with 96.93% precision, 72.63% recall, an F1-score of 0.830, and a mean score of 1.69/2.00. By converting fragmented environmental-engineering literature into traceable, queryable, and decision-support-oriented knowledge, Chat-ISV establishes a scalable environmental-informatics paradigm for reliable LLM deployment and intelligent pollution-control decision support in specialized industrial domains.