RAG Code(Use Llama)

Posted Jan 20, 2026 Updated Feb 3, 2026

By ryunada

52 min read

RAG Code(Use Llama)

Data Load

  
# GPU 할당
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3"

import torch
print(f"pytorch에서 사용 가능한 GPU 개수 확인 : {torch.cuda.device_count()}")
print(f"현재 기본 GPU(Device) 확인 : {torch.cuda.current_device()}")
print(f"GPU 이름(모델명) 확인 : {torch.cuda.get_device_name(0)}")

pytorch에서 사용 가능한 GPU 개수 확인 : 1
현재 기본 GPU(Device) 확인 : 0
GPU 이름(모델명) 확인 : NVIDIA GeForce RTX 4090

  
from huggingface_hub import login
login()

VBox(children=(HTML(value='<center> <img\nsrc=https://huggingface.co/front/assets/huggingface_logo-noborder.sv…

  
import warnings
warnings.filterwarnings(action = 'ignore')

# Library

# type/util
from typing import List, Dict, Any
from collections import defaultdict

# Data Load & Proceeding
import pandas as pd
import os, json, re


# Text Split(Sentence/Chunk)
from sentence_splitter import SentenceSplitter                       # 문장 분리를 위한 라이브러리
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# Model
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline  
from langchain_core.documents import Document                           # LangChain Document 사용

# 모델 ID 및 설정
MODEL_ID = "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
# LLama 3의 토큰 제한(256)
# Data의 문장 길이를 고려하여 max_new_tokens는 100으로 설정
MAX_NEW_TOKENS = 150

2026-01-22 16:43:52.200332: I tensorflow/core/util/port.cc:153] oneDNN custom operations are on. You may see slightly different numerical results due to floating-point round-off errors from different computation orders. To turn them off, set the environment variable `TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0`.
2026-01-22 16:43:52.203984: I external/local_xla/xla/tsl/cuda/cudart_stub.cc:32] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.
2026-01-22 16:43:52.211522: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:467] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
E0000 00:00:1769067832.223950  178836 cuda_dnn.cc:8579] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered
E0000 00:00:1769067832.227641  178836 cuda_blas.cc:1407] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered
W0000 00:00:1769067832.237118  178836 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
W0000 00:00:1769067832.237128  178836 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
W0000 00:00:1769067832.237129  178836 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
W0000 00:00:1769067832.237130  178836 computation_placer.cc:177] computation placer already registered. Please check linkage and avoid linking the same target more than once.
2026-01-22 16:43:52.240612: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:210] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 AVX512F AVX512_VNNI FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

  
df = pd.read_csv("./Data/documents.csv", encoding = 'cp949')
df

	문서	범주>카테고리>상품명>상품약관 파일명
0	적 용 이 율\n기본이율 (영업점 및 홈페이지 고시금리) + 우대이율\n※ 이율은 ...	상품공시실>예금상품>입출금자유상품>················이득통장>················이득...
1	제16조 위험 부담 및 면책조항\n① 채무자가 발행, 배서, 인수, 참가인수나 보증...	금융상품몰>대출>················ 중견기업 혁신성장 지원금>여신거래기본약관(기업용)
2	제7조 기한전의 채무변제의무\n※ 본 조문의 조항 중 밑줄로 표시된 부분은 공정거래...	금융상품몰>대출>혁신성장산업지원자금>여신거래기본약관(기업용)
3	거 래 중 지\n_ 다음의 경우에 해당하는 경우 입출금, , 잔액조회 이관 등의 거...	금융상품몰>예금>················ 비대면 입출금통장>상품설명서
4	휴면예금 및 출연\n- 이자지급을 포함한 최종거래일 이후 5년 이내 계좌를 해지하지...	금융상품몰>예금>················ 비대면 입출금통장>상품설명서
5	제1관 목적 및 용어의 정의\n제1조 (목적)\n① 이 보험계약(이하 ‘계약’이라 ...	금융상품몰>보험>················하이브리드연금보험 24.01 (무배당,거치형)[B...
6	양도담보계약서\n담보제공자 양도담보권설정자 가 꼭 알아두어야 할 사항\n양도담보란\...	약관\|소비자보호/고객센터>서식자료>개인대출>양도담보계약서(가계용)
7	탈퇴 회원\n회원의 요청에 의한 해지·정지·탈회 및 신용카드 자격의 조건 변경에 따...	금융상품몰>카드>················ Super Check카드>상품설명서\n
8	Q1. 기업대출의 자금용도별 구분은 어떻게 되나요?\n1. 운영자금 대출 \n-원재...	금융상품몰>대출>················지원자금>기업대출 상품설명서
9	상품명 : ················ Nice 정기예금\n- dc/irp : 이 퇴직연금은...	퇴직연금>상품안내>원리금보장상품> ················ Nice 정기예금 상품설명서\n
10	상품명 : ················ Nice 정기예금\n- db : 이 퇴직연금은 예금자...	퇴직연금>상품안내>원리금보장상품> ················ Nice 정기예금 약관

Data Preprocessing

Text Preprocessing

  
# "범주>>카테고리>상품명>상품약관 파일명"column의 첫 번째 value값이 ················t이득통장 중복 제거
# "상품공시실>예금상품>입출금자유상품>················이득통장>················이득통장 상품설명서" → "상품공시실>예금상품>입출금자유상품>················이득통장 상품설명서"
df['범주>카테고리>상품명>상품약관 파일명'][0] = "상품공시실>예금상품>입출금자유상품>················이득통장 상품설명서"

df.columns = ['text', 'source']

# 텍스트 정제
df['text'] = (
    df['text']
        .str.replace('\n', '', regex = False)  # 줄 바꿈(\n) 제거
        .replace('\r', ' ', regex = False)     # 캐리지 리턴(\r)을 공백으로 치환 | 캐리지 리턴(\r) : 줄을 바꾸지 않고 커서를 앞으로 되돌리는 제어 문자
        .replace(r'\s+', ' ', regex = True)    # 연속된 공백 문자들을 하나의 공백으로
        .str.strip()                           # 앞뒤 공백 제거
    )

Create Document

  
raw_documents = []

for index, row in df.iterrows():  # iterrows : df를 행 단위로 순회
    cleaned_text = row['text']
    source = row['source']

    # Document : RAG 파이프라인에서 책임을 질 수 있는 텍스트 단위
    if cleaned_text:
        raw_documents.append(Document(
            page_content = cleaned_text,
            metadata = {"source" : source, 
                        'doc_id' : f"doc_{index}"}
        ))

Chunking

  
# 긴 문서를 LLM 입력 크기에 맞게 구성
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    separators = ["\n\n", "\n", ".", " "],  # 문단, 문장 기준으로 우선 분할
    chunk_size = 150,                       # Data의 Text길이를 고려한 크기
    chunk_overlap = 30,                     # 오버랩 설정 | 앞 청크 5자를 다음 청크에 겹침(문맥 단절 방지)
    length_function = len,                  # 길이를 문자(character) 수로 계산 (가장 보수적인 방법)
    is_separator_regex = False
)

# 청킹 실행
chunks = text_splitter.create_documents([doc.page_content for doc in raw_documents],
                                         metadatas = [doc.metadata for doc in raw_documents])

final_chunks = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
    # LangChain Document와 유사하게 page_content와 metadata를 가진 객체로 변환
    doc_id = chunk.metadata['doc_id']
    final_chunks.append(Document(
        page_content = chunk.page_content,
        metadata = {**chunk.metadata, "chunk_id": f"{doc_id}-chunk_{i}"}
    ))

# chunked_docs = final_chunks

chunks
- 하나의 문서 → 여러 개의 작은 Document
- Meta Data는 그대로 유지m

LLM

Llama Model Load

  
def setup_llama_pipeline():
    print("모델 로드")
    try:
        # MODEL_ID에 해당하는 사전 학습된 LLaMA 모델의 토크나이저 불러오기
        # HuggingFace Hub에서 해당 모델에 맞는 토크나이저 파일을 다운로드하고 로드
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
            MODEL_ID,
            local_files_only = False  # 기본값
        )

        # HuggingFace Hub에서 해당 모델을 로드
        model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            MODEL_ID,
            torch_dtype = torch.float16,  # 모델 연산에 사용할 데이터 타입
            device_map = "auto",          # 모델을 가능한 GPU/CPU 자원에 자동으로 분배
            local_files_only = False      # local에 이미 있으면 캐시 사용, 없으면 다운로드
        )

        # 텍스트 생성용 파이프라인 생성
        llama_pipeline = pipeline(
            "text-generation",                     # 수행할 태스크 유형
            model = model,                         # 사용할 언어 모델 (Llama)
            tokenizer = tokenizer,                 # 사용할 토크나이저
            max_new_tokens = MAX_NEW_TOKENS,       # 한 번에 생성할 최대 토큰 수 (출력 길이 제한)
            do_sample = True,                      # True(다양하고 창의적인 답변) : 확률 기반 샘플링으로 생성 | False(일관되고 결정적인 답변) : 확률이 가장 높은 토큰을 선택(greedy / dterministic)
            temperature = 0.7,                     # 생성 다양성 조절 (낮으면 보수적, 높으면 창의적)
            top_k = 50,                            # 확률 상위 50개의 후보만 고려하여 샘플링 (랜덤성 제어)
            eos_token_id = tokenizer.eos_token_id  # 문장 종료 토큰 (End Of Sequence) 설정
        )
        print("Complete")
        return llama_pipeline, tokenizer
    except Exception as e:
        print(f"Error {e}")
        return None, None

# 파이프라인 및 토크나이저 전역 변수 설정
llama_pipeline, tokenizer = setup_llama_pipeline()

모델 로드

`torch_dtype` is deprecated! Use `dtype` instead!

Loading checkpoint shards:   0%|          | 0/4 [00:00<?, ?it/s]

Device set to use cuda:0

Complete

Conditional_QA_Prompt

  
CONDITIONAL_QA_PROMPT = """
[CONTEXT]에 주어진 금융 약관 텍스트를 면밀히 분석하여, 다음 조건에 맞는 질문과 정답을 JSON 형식으로 생성해주세요.

1. 질문은 반드시 **'만약 ~라면, 어떻게 되는가?'** 형태의 조건부 질문이어야 하며, 수치, 기간, 또는 제한 조건을 포함해야 합니다.
2. 질문과 정답은 [CONTEXT] 내의 정보만을 바탕으로 생성되어야 합니다.
3. 응답은 **JSON 형식**이어야 합니다.

[CONTEXT]:
{context}

**출력 형식 (JSON):**
question
"""

QA Generation Function

  
# 안정화된 QA 생성 함수
def generate_qa_pair_llama_safe(llama_pipeline, chunk: Document, prompt_template: str, max_retries: int = 2) -> Dict[str, Any] | None:
    """
    Document 청크를 입력으로 LLM을 통해 조건부 QA 생성.
    JSON parsing 실패나 모델 출력을 일부 잘못 생성해도 최대 max_retries 재시도.
    """
    if not llama_pipeline: 
        return None

    context_text = chunk.page_content
    chunk_id = chunk.metadata.get('chunk_id', 'unknown_chunk')

    formatted_prompt = prompt_template.format(context=context_text, chunk_id=chunk_id)

    # LLaMA 3 Chat 메시지 구성
    messages = [
        {"role": "system", "content": "당신은 RAG 평가용 금융 규정 전문가입니다. 응답은 반드시 요청된 JSON 형식만 포함해야 합니다."},
        {"role": "user", "content": formatted_prompt}
    ]

    for attempt in range(max_retries):
        try:
            # 텍스트 생성
            prompt_text = llama_pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
                messages,
                tokenize = False,
                add_generation_prompt = True
            )
            response = llama_pipeline(prompt_text)
            generated_text = response[0]['generated_text']

            # JSON 블록 추출 (마지막 { ... } 형태)
            match = re.search(r'\{.*\}', generated_text, re.DOTALL)
            if not match:
                raise ValueError(f"JSON 블록을 찾을 수 없습니다: {generated_text[:150]}...")

            matches = re.findall(r'\{[\s\S]*?\}', generated_text)
            if not matches:
                raise ValueError("JSON 블록 없음")
            
            json_str = matches[-1]   # ⭐ 마지막 JSON만 사용

            # json_str = match.group(0)

            # # JSON 파싱 시 오류를 방지하기 위해 작은 preprocessing
            # json_str = re.sub(r",\s*}", "}", json_str)  # trailing comma 제거
            # json_str = re.sub(r",\s*]", "]", json_str)  # trailing comma 제거

            qa_data = json.loads(json_str)

            # context 및 출처 메타데이터 추가
            qa_data['context'] = [context_text]
            qa_data['source_chunk_ids'] = [chunk_id]

            return qa_data

        except Exception as e:
            print(f"[경고] QA 생성 실패 (Chunk ID: {chunk_id}, 시도: {attempt+1}): {e}")
            if attempt == max_retries - 1:
                print(f"[오류] 최대 재시도 초과, 해당 청크 건너뜀: {chunk_id}")
                return None
            else:
                print("재시도 중...")

    return None

# 전체 청크를 대상으로 안정화된 평가 데이터셋 생성
def generate_eval_dataset_safe(llama_pipeline, chunks: List[Document], num_per_chunk: int = 1) -> List[Dict[str, Any]]:
    eval_dataset = []
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        if i % 10 == 0:
            print(f"--- 진행 상황: {i}/{len(chunks)} 청크 처리 중 ---")
        for _ in range(num_per_chunk):
            qa_pair = generate_qa_pair_llama_safe(llama_pipeline, chunk, CONDITIONAL_QA_PROMPT)
            if qa_pair:
                eval_dataset.append(qa_pair)
    print(f"총 생성된 QA 수: {len(eval_dataset)}")
    return eval_dataset

  
def run_full_pipeline(file_path: str, output_file: str):
    """전체 데이터셋 생성 파이프라인을 실행합니다."""
    if not llama_pipeline:
        print("파이프라인 실행 불가: Llama 모델이 성공적으로 로드되지 않았습니다.")
        return

    # 1. 평가 데이터셋 생성
    final_dataset = generate_eval_dataset_safe(llama_pipeline, ch, num_per_chunk = 1)

    # 2. 결과 저장
    with open(output_file, 'w', encoding = 'utf-8') as f:
        json.dump(final_dataset, f, ensure_ascii = False, indent = 2)

    print(f"\n=======================================================")
    print(f"✅ 최종 데이터셋 생성 완료: {len(final_dataset)}개 항목")
    print(f"파일 저장 경로: {output_file}")
    print(f"=======================================================")

# --- 파이프라인 실행 ---
INPUT_FILE = './Data/documents.csv'
OUTPUT_FILE = './Result/generated_eval_dataset.json'

# 파일이 현재 Colab 환경에 업로드되어 있어야 합니다.
run_full_pipeline(INPUT_FILE, OUTPUT_FILE)

Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.

--- 진행 상황: 0/36 청크 처리 중 ---

Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.

--- 진행 상황: 10/36 청크 처리 중 ---

Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.

--- 진행 상황: 20/36 청크 처리 중 ---

Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.

[경고] QA 생성 실패 (Chunk ID: doc_4-chunk_21, 시도: 1): Expecting ',' delimiter: line 2 column 23 (char 24)
재시도 중...

Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.

--- 진행 상황: 30/36 청크 처리 중 ---

Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:128009 for open-end generation.

총 생성된 QA 수: 36

=======================================================
✅ 최종 데이터셋 생성 완료: 36개 항목
파일 저장 경로: ./Result/generated_eval_dataset.json
=======================================================

  
import json
with open('./Result/generated_eval_dataset.json', 'r', encoding = 'cp949') as f:
    json_data = json.load(f)
print(json.dumps(json_data, ensure_ascii = False, indent = "\t"))

[
    {
        "question": "만약 기본 이율이 '24.07'이라고 가정하면, 우대이율은 얼마인가?",
        "answer": "우대이율은 기본 이율에 포함되어 있지 않으므로, 이 정보는 제공되지 않습니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "적 용 이 율기본이율 (영업점 및 홈페이지 고시금리) + 우대이율※ 이율은 시장금리동향 등에 따라 변경될 수 있으므로 가입시점의 , 이율을 확인하시기 바랍니다.기 본 이 율(‘24.07"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_0-chunk_0"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 ················ 회선 유지비가 200만원 초과라면, 연간 이율은 얼마인가?",
        "answer": "0.50%",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ".기 본 이 율(‘24.07.05 기준) 가입시 인증한 ················ 회선 유지시 - 200만원 이하 연 1.00% (세전) - 200만원 초과 연 0.50% (세전)가입시 인증한 ················ 회선 미유지시 - 연 0"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_0-chunk_1"
        ]
    },
    {
        "question": "················ 회선을 해지하거나 명의를 변경하면, 그 이후에 본인 명의로 다른 ················ 회선을 가입했을 때, 기본이율이 적용되는지 궁금하다면?",
        "answer": "아니요, 미유지 시 기본이율이 적용됩니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ".10% (세전)※ 가입시 인증한 ················ 회선을 해지 또는 명의변경 한 경우 회선 미유지 에는 추후본인 명의의 또 ················ 다른 회선에 가입하더라도 회선 미유지시 의 기본이율이 적용됩니다."
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_0-chunk_2"
        ]
    },
    {
        "question": "은행의 책임없는 사유로 인해 어음이 분실, 손상, 멸실 또는 연착하면 채무자는 어떻게 되는가?",
        "answer": "은행의 장부, 전표에 대해 책임이 면책된다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "제16조 위험 부담 및 면책조항① 채무자가 발행, 배서, 인수, 참가인수나 보증한 어음 또는 채무자가 은행에 제출한 제 증서등이 불가항력, 사변, 재해, 수송도중의 사고 등 은행의 책임없는 사유로 인하여 분실, 손상, 멸실 또는 연착한 경우 채무자는 은행의 장부_전표"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_1-chunk_3"
        ]
    },
    {
        "question": "은행의 장부ㆍ전표 등의 기록에 의한 채무 변제를 할 경우, 채무자는 어떻게 되는가?",
        "answer": "채무를 변제하기로 합니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "멸실 또는 연착한 경우 채무자는 은행의 장부_전표 등의 기록에 의하여 채무를 변제하기로 하되, 채무자가 은행의 장부ㆍ전표 등의 기록과 다른 자료를 제시할 경우 은행의 기록과 채무자가 제시하는 자료를 상호 대조하여 채무를 확정한 후 변제하기로 합니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_1-chunk_4"
        ]
    },
    {
        "question": "채무자가 어음이나 증서를 제출하지 않는다면, 어떻게 되는가?",
        "answer": "은행은 채무자의 채무 청구에 따라 채무자에게 제재를 가할 수 있습니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". ② 채무자는 제1항의 분실, 손상, 멸실의 경우에 은행의 청구에 따라 곧 그에 대신할 어음이나 증서 등을 제출하기로 합니다. 다만, 은행이 제3자와의 거래에서 취득한 어음이나 증서의 경우에는 그러하지 아니합니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_1-chunk_5"
        ]
    },
    {
        "question": "채무자가 과실없이 이중의 지급의무를 부담하게 되면 은행은 어떠한 손해를 부담해야 하는가?",
        "answer": "은행은 이중의 지급의무로 인한 손해를 부담합니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". ③ 제1항 및 제2항에 의한 변제 또는 어음이나 증서의 제출로 인하여 채무자가 과실없이 이중의 지급의무를 부담하게 됨으로 말미암은 손해는 은행이 부담하기로 합니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_1-chunk_6"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 위조, 변조, 도용 등의 사고가 발생했을 때, 누구가 손해를 부담해야 하는가? 라면, 채무자가 부담해야 하는가?",
        "answer": "네, 채무자가 부담해야 한다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". ④ 은행이 어음이나 제 증서 등의 인영_서명을 채무자가 미리 신고한 인감_서명과 상당한 주의로써 대조하고 틀림없다고 인정하여 거래한 때에는 어음_증서 등과 도장_서명에 관하여위조, 변조, 도용 등의 사고가 있더라도 이로 말미암은 손해는 채무자가 부담하며 채무자는"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_1-chunk_7"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 채무자가 어음 또는 증서 등의 기재문언에 따라 책임을 지지 않으면, 어떻게 되는가?",
        "answer": "이로 말미암은 손해는 채무자가 부담하지 않습니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "이로 말미암은 손해는 채무자가 부담하며 채무자는 어음 또는 증서 등의 기재문언에 따라 책임을 지기로 합니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_1-chunk_8"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 기한이 전의 채무변제의무가 발생하면, 채무자는 어떤 조치를 취해야 하는가?",
        "answer": "채무자는 기한 전의 채무변제의무가 발생하면 채무변제의무를 이행하여야 한다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "제7조 기한전의 채무변제의무※ 본 조문의 조항 중 밑줄로 표시된 부분은 공정거래위원회의「은행여신거래기본약관(기업용)」 표준약관과 다르게 정하고 있습니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_2-chunk_10"
        ]
    },
    {
        "question": "채무자가 지급보증거래에 있어서의 사전구상채무가 발생하면, 어떻게 되는가?",
        "answer": "채무자는 은행으로부터의 독촉_통지 등이 없어도 당연히 은행에 대한 모든 채무의 기한의 이익을 상실한다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". 채무자에 관하여 다음 각호의 사유중 하나라도 발생한 경우에는, 채무자는 은행으로부터의 독촉_통지 등이 없어도 당연히 은행에 대한 모든 채무의 기한의 이익을 상실하여(지급보증거래에 있어서의 사전구상채무 발생, 유가증권대여에 있어서의 기한전의 대여 증권반환의무 및"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_2-chunk_11"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 유가증권대여 기한이 3일 미만일 때, 대여 증권의 반환이 미흡하면 어떻게 되는가?",
        "answer": "대여 증권의 반환이 미흡하면 유가증권대여 기한의 미흡이 발생한다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "유가증권대여에 있어서의 기한전의 대여 증권반환의무 및 대여증권상에 설정하였던 담보권설정등록의 말소의무 발생을 포함합니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_2-chunk_12"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 금융 약관에 따라 변제(또는 이행)를 하지 못한다면, 어떻게 되는가?",
        "answer": "변제(또는 이행)를 하지 못하는 경우, 변제(또는 이행)를 하지 못한 책임을 지게 됩니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". 이하 같습니다.) 곧 이를 변제(또는 이행)할 의무를 지기로 합니다. 1"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_2-chunk_13"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 제 예치금 등에 가압류가 발송된 경우, 담보재산이 존재할 때 채권회수에 중대한 지장이 없는 경우에는 어떻게 되는가?",
        "answer": "기한의 이익을 상실하지 않습니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". 1. 은행에 대한 제 예치금 기타의 채권(이하 \"제 예치금 등\"이라 합니다)에 대하여 가압류_ 압류 명령이나 체납처분압류통지가 발송된 때 다만, 가압류의 경우 담보재산이 존재하는 때에는 채권회수에 중대한 지장이 있는 경우에만 기한의 이익을 상실합니다. 2"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_2-chunk_14"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 채무자가 제공한 담보재산에 대하여 강제집행 또는 담보권실행 등을 위한 경매의 개시결정이나 체납처분의 착수가 있으면, 어떻게 되는가?",
        "answer": "파산_회생_개인회생절차개시의 신청이 있거나 채무불이행자 명부등재의 신청이 있습니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". 2. 채무자가 제공한 담보재산에 대하여 강제집행 또는 담보권실행 등을 위한 경매의 개시결정이나 체납처분의 착수가 있는 때3. 파산_회생_개인회생절차개시의 신청이 있거나 채무불이행자 명부등재의 신청이 있는 때4"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_2-chunk_15"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 폐업, 도피 기타의 사유로 지급을 정지한 것으로 인정된 때라면, 어떻게 되는가?",
        "answer": "지급을 정지한다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". 조세공과에 관하여 납기전 납부고지를 받거나 어음교환소의 거래정지처분이 있는 때5. 폐업_도피 기타의 사유로 지급을 정지한 것으로 인정된 때6. 채무자의 과점주주나 실질적인 기업주인 포괄근보증인의 은행에 대한 제 예치금 등에 대하여 제1호의 사유가 발생한 때7"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_2-chunk_16"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 법령에 의하여 기한의 이익을 상실하게 된 때, 어떤 절차를 거쳐야 하나?",
        "answer": "해당 절차는 법령에 의하여 정해진 절차를 따라야 합니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". 법령에 의하여 기한의 이익을 상실하게 된 때"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_2-chunk_17"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 예금잔액이 원미만이며 년이상 입출금거래가 없는 계좌라면, 입출금 제한은 얼마인가?",
        "answer": "10,000",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "거 래 중 지_ 다음의 경우에 해당하는 경우 입출금, , 잔액조회 이관 등의 거래 제한 (1) 10,000 , 1 예금잔액이 원미만이며 년이상 입출금거래가 없는 계좌 (2) 예금잔액이 10,000 50,000 , 2 원이상 원미만이며 년이상 입출금거래가 없는 계좌"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_3-chunk_18"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 년 이상 입출금거래가 없는 계좌가 3 개 이상이라면, 그 계좌는 거래중지 계좌인가?",
        "answer": "아니요",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "2 원이상 원미만이며 년이상 입출금거래가 없는 계좌 (3) 예금잔액이 50,000 100,000 , 3 원이상 원미만이며 년이상 입출금거래가 없는 계좌※ 단 사고등록계좌 자동이체계좌 집합투자증권 , , , 연결계좌 및 비대면채널을 통한 근거계좌는 거래중지계좌"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_3-chunk_19"
        ]
    },
    {
        "question": "금융 거래 목적을 확인 받았을 때, 거래를 다시 시작할 수 있는가?",
        "answer": "가능하다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "연결계좌 및 비대면채널을 통한 근거계좌는 거래중지계좌 편입대상에서 제외; 거래를 다시 시작하고자 하는 경우에는 본인 확인 및 금융거래 목적을 확인한 후 가능"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_3-chunk_20"
        ]
    },
    {
        "question": "5년 이내에 계좌를 해지하지 않는다면, 휴면예금으로 어떻게 처리될까?",
        "answer": "서민금융진흥원(1397)에 출연될 수 있다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "휴면예금 및 출연- 이자지급을 포함한 최종거래일 이후 5년 이내 계좌를 해지하지 않을 경우 예금거래기본약관 제 조의 휴면예금 9 2 및 출연에 따라 휴면예금은 “서민금융진흥원( 1397)” 국번없이 에 출연될 수 있으며 이, 경우 서민금융진흥원을 통해 휴면예금을 찾으실"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_4-chunk_21"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 서민금융진흥원에서 휴면예금을 찾는 데 1년 이내에 성공한다면, 어떻게 되는가?",
        "answer": "휴면예금을 찾을 수 있습니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "이, 경우 서민금융진흥원을 통해 휴면예금을 찾으실 수 있습니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_4-chunk_22"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 1년 동안 예금이 거래가 없는 상태라면, 휴면예금통합조회서비스를 통해 어떤 처리가 이루어지나요?",
        "answer": "휴면예금통합조회서비스를 통해 예금이 휴면처리되어 관리가 중단됩니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ".- 휴면예금은 휴면예금통합조회서비스를 확인해주세요."
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_4-chunk_23"
        ]
    },
    {
        "question": "피보험자가 제3조(보험금의 지급사유)에 정한 위험이 발생하지 않으면, 보험회사에서 어떻게 되는가?",
        "answer": "보험금을 지급하지 않는다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "제1관 목적 및 용어의 정의제1조 (목적)① 이 보험계약(이하 ‘계약’이라 합니다)은 보험계약자(이하 ‘계약자’라 합니다)와 보험회사(이하 ‘회사’라 합니다) 사이에 제3조(보험금의 지급사유)에서 정한 피보험자의 위험을 보장하기 위하여 체결됩니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_5-chunk_24"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 보장계약과 연금계약이 이 계약으로 구성되어 있다면, 용어의 정의는 어디에 있는가?",
        "answer": "제2조",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ".② 이 계약은 제2조(용어의 정의)에서 정한 보장계약과 연금계약으로 구성됩니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_5-chunk_25"
        ]
    },
    {
        "question": "계약해당일 이후 1개월이 지난 후에, 계약자적립액을 인출할 수 있는 최초의 연금개시전 보험기간의 연도가 몇 년인가요?",
        "answer": "계약해당일 이후 1개월이 지난 후부터 연금개시전 보험기간 중에 연 12회에 한하여 계약자적립액을 인출할 수 있으므로, 최초의 연금개시전 보험기간은 1년입니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ".제14조 (계약자적립액의 인출) ① 계약자는 계약해당일 이후 1개월이 지난 후부터 연금개시전 보험기간 중에 보험연도 기준 연 12회에 한하여 계약자적립액의 일부를 인출할 수 있으며, 1회에 인출할 수 있는 최고 한도는 인출 당시 해약환급금(보험계약 대출의 원금과"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_5-chunk_26"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 인출 당시 해약환급금이 1000원을 초과하면, 한도가 얼마까지 인출될 수 있는가?",
        "answer": "500원",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "한도는 인출 당시 해약환급금(보험계약 대출의 원금과 이자를 차감한 금액)의 50%를 초과할 수 없습니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_5-chunk_27"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 10년이 지난 특약이 있다면, 계약해당일부터 10년이 지난 특약의 총 인출금액은 얼마까지 가능할까요?",
        "answer": "계약자가 실제 납입한 보험료 총액을 초과할 수 없습니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ". 또한, 계약해당일부터 10년이 지나지 않은 특약의 총 인출금액은 계약자가 실제 납입한 보험료 총액을 초과할 수 없습니다."
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_5-chunk_28"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 채무자가 채무를 상환하지 못하면, 양도담보권설정자는 어떻게 되는가?",
        "answer": "양도담보권설정자는 채무자가 채무를 상환하지 못하면, 채권자에게 양도담보권을 반환하여 소유권을 회수해야 한다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "양도담보계약서담보제공자 양도담보권설정자 가 꼭 알아두어야 할 사항양도담보란 담보로 제공한 물건의 소유권을 채권자에게 이전하고 기일에 채무자가 채무를 상환하게 되면 그소유권을 다시 회복하기로 하는 담보제도입니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_6-chunk_29"
        ]
    },
    {
        "question": "자기소유의 원재료ㆍ제품 기계ㆍ기구 등에 양도담보권을 설정한다면, 타인의 채무불이행으로 인하여 자기재산을 빼앗기게 될 수 있는 위험을 부담하는 행위로 간주될 수 있는가?",
        "answer": "네",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ".따라서 자기소유의 원재료ㆍ제품 기계ㆍ기구 등에 양도담보권을 설정하는 경우 타인의 채무불이행으로 인하여 자기재산을 빼앗기게 될 수 있는 위험을 부담하는 행위입니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_6-chunk_30"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 회원의 잔여 M포인트 유효기간이 1년이라면, 탈퇴 회원이 재가입하여 카드 사용을 정상으로 하게 되면 잔여 M포인트는 어떻게 되는가?",
        "answer": "해당 잔여 M포인트도 유효",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "탈퇴 회원회원의 요청에 의한 해지·정지·탈회 및 신용카드 자격의 조건 변경에 따른 탈퇴 회원의 경우, 회원의 잔여 M포인트 사용은 제한되나, 잔여 M포인트는 유효기간 동안 유지됨잔여 M포인트 유효기간 내 회원이 재가입하여 카드 사용이 정상일 때, 해당 잔여 M포인트도"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_7-chunk_31"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 카드 사용이 정상일 때, M포인트 잔여한도가 5만 원 미만일 때, 해당 잔여 M포인트도 사용 가능할까요?",
        "answer": "불가능",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "카드 사용이 정상일 때, 해당 잔여 M포인트도 사용 가능"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_7-chunk_32"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 원재료 구입을 위해 기업대출을 받는다면, 자금용도별 구분은 어떤 것들이 있나요?",
        "answer": "운영자금 대출",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "Q1. 기업대출의 자금용도별 구분은 어떻게 되나요?1. 운영자금 대출 -원재료 구입, 종업원 급여·상여금-차입금 상환자금 등2"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_8-chunk_33"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 기계 장치의 자가제작을 위해서는, 최대 얼마까지의 자금을 대출받을 수 있는가?",
        "answer": "자가제작자금",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            ".시설자금대출-시설의 신축, 증축 및 개·보수 자금-공장 등 업무용시설(부지 포함) 매입자금·임차보증금 등-회사 인수자금(회사 인수를 위한 지분인수, 자산·부채 인수, 합병 등)-기계장치의 구입, 설치, 자가제작자금"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_8-chunk_34"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 예금자보호법에 따라 보호되는 보호상품의 합산 한도가 1인당 5천만원 이라면, ················ Nice 정기예금의 보호 한도는 얼마인가요?",
        "answer": "5천만원",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "상품명 : ················ Nice 정기예금- dc/irp : 이 퇴직연금은 예금자보호법에 따라 예금보호 대상금융상품으로 운용되는 적립금에 대하여 다른 보호상품과는 별도로 ( 1인당 5천만원까지 운용되는 금융상품 판매회사별 보호상품 합산) . 보호됩니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_9-chunk_35"
        ]
    },
    {
        "question": "만약 이 퇴직연금에 대한 예금자보호가 제공되지 않는다면, 어떤 위험을 부담해야 하나요?",
        "answer": "예금자보호법에 따라 보호되지 않기 때문에 예금자 본인 또는 후계자가 담보 또는 손실의 책임을 부담해야 합니다.",
        "question_type": "Conditional QA",
        "context": [
            "상품명 : ················ Nice 정기예금- db : 이 퇴직연금은 예금자보호법에 따라 보호되지 않습니다"
        ],
        "source_chunk_ids": [
            "doc_10-chunk_36"
        ]
    }
]

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