문서 저장소는 시간이 지남에 따라 끊임없이 변화합니다. 지침이나 정책이 개정되고, 이전 버전이 새로운 버전으로 대체되며, 같은 내용이 다른 표현으로 다시 업로드되기도 합니다. 이 과정에서 중복, 모순, 그리고 미묘한 내용의 불일치가 발생하기 쉬운데, 기존의 방식들은 이러한 문제들을 개별 문서 쌍에 대한 단편적인 작업으로 처리하여 전체적인 맥락을 놓치는 한계가 있었습니다.
최근 발표된 GVD(Governed Versioning and Deduplication) 프레임워크는 이러한 문제에 대한 통합적인 해결책을 제시합니다. GVD는 문서 간 버전 연결과 규칙(rule) 수준의 충돌 해결을 하나의 감사 가능한(auditable) 업데이트 정책 아래 통합합니다. 새로운 문서가 들어오면 양방향 규칙 정렬(bidirectional rule alignment)을 통해 관련 버전군(version family)으로 분류하고, 해당 문서의 규칙을 기존 버전군의 기록과 비교하여 중복, 모순, 비대칭적 개선, 그리고 새로운 지식 여부를 식별합니다. 특히, 추론(inference) 과정에서 중립으로 잘못 분류될 수 있는 관련 쌍을 해결하기 위해 반사실적 스팬 프로빙(Counterfactual Span Probing, CSP) 기법을 활용하여 정확도를 높였습니다. 이 모든 과정은 대규모 언어모델(LLM) 없이 완전히 로컬에서 실행됩니다.
GVD는 관계별 정책을 통해 중복을 억제하고, 중요한 변경 사항만 검토를 위해 에스컬레이션하며, 버전 계보를 감사 추적(audit trail)으로 유지합니다. 120개의 기업 문서를 59개의 버전군에 걸쳐 140번의 수집(ingestion)으로 처리한 결과, GVD는 버전군 구성에서 F1 점수 0.97, 규칙 수준 일관성에서 0.94의 높은 정확도를 달성했습니다. 특히 CSP는 규칙 일관성 점수를 0.90에서 0.94로 향상시키는 데 기여했습니다. 이는 복잡한 기업 환경에서 문서 관리의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있음을 시사하며, 수많은 문서로 고통받는 기업들에게 실질적인 해결책을 제공할 잠재력이 큽니다.