RAG Platform

검색 증강 생성: 정확하고 신뢰할 수 있는 사내 지식 플랫폼 구축

RAG PLATFORM

환각 없는 정확한 AI 답변
사내 데이터의 가치 재발견

LLM의 지식 한계를 극복하기 위해, 사내 문서를 실시간으로 검색하고 참조하여 답변을 생성하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축합니다.

벡터 데이터베이스(Vector DB)와 하이브리드 검색 기술을 통해 가장 관련성 높은 정보를 정확하게 찾아내어, 근거(Source)가 명확한 답변을 제공합니다.

핵심 특징

  • 높은 정확도: 사내 문서를 근거로 답변하여 할루시네이션(거짓 정보) 최소화
  • 실시간 최신성: 별도 학습 없이 문서 업데이트만으로 최신 정보 반영
  • 데이터 보안: 문서는 암호화되어 관리, 권한에 따른 검색 제한 가능
  • 출처 제공: 답변 생성에 참조한 원문 출처를 함께 표시하여 신뢰도 확보

제공 서비스

데이터 파이프라인 구축

다양한 사내 데이터(PDF, HWP, DB 등)를 수집, 전처리하고 벡터 DB에 저장하는 자동화 파이프라인

  • 문서 파싱 및 청킹(Chunking)
  • 고성능 임베딩 모델 적용
  • 실시간 동기화 지원

Vector DB 최적화

대용량 문서의 고속 검색을 위한 벡터 데이터베이스 구축 및 하이브리드 검색 구현

  • 벡터/키워드 하이브리드 검색
  • 의미적 재순위(Re-ranking)
  • 권한 기반 필터링

검색 UI/UX 개발

사용자가 쉽고 직관적으로 정보를 탐색할 수 있는 대화형 검색 인터페이스 제공

  • 출처 하이라이팅 기능
  • 멀티모달(이미지, 표) 검색
  • 기존 업무 시스템 연동

활용 사례

규정/매뉴얼 검색

"출장비 규정이 뭐지?"
복잡한 사규 즉시 답변

기술 문서 검색

장비 장애 발생 시
매뉴얼 및 과거 조치 이력 검색

법무/계약 검토

과거 계약서 조항 비교 및
위험 요소 사전 탐지

VOC 분석

고객 상담 내역 분석을 통한
제품 개선 아이디어 도출

RAG 구축 상담

잠자고 있는 사내 데이터를 살아있는 지식으로 만드세요

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