LLM 기반 멀티 에이전트를 활용한 AI 뉴스레터 생성기

검색-증강-생성(RAG) 기반 뉴스레터 생성에서 Reranking 단계가 관련도(Relevance)만 고려하고 화제성(Trendiness)은 반영하지 못한다는 한계를 해결하기 위해, 가상의 다양한 배경을 가진 구독자(Subscribers)를 생성하고 이들을 인터뷰해 사전 조사를 시뮬레이션한 뒤 그 대화 내역을 바탕으로 다수가 주목할 만한 콘텐츠를 선별해 뉴스레터를 생성하는 Multi-Agent 구조를 제안했다. Direct Gen, Basic RAG를 베이스라인으로 11명의 인간 평가자를 통해 Relevance, Verifiability, Recentness, Non-redundancy, Interest 5개 지표로 비교 평가한 결과, 제안한 Multi-Agents 구조가 Verifiability, Recentness, Interest 측면에서 더 높은 점수를 받아 실존하는 최신 뉴스 기사 중 화제성 있는 이슈들로 구성된 뉴스레터를 생성할 수 있음을 확인했다.