제품, 조직, 규정, 업무 용어 사이의 관계를 정리해 검색과 답변에 반영합니다.
Interactive output
검색 결과에서 원문까지, 직접 확인해보세요.
질문을 고르면 답변과 근거 문서가 함께 바뀝니다. 출처를 눌러 가상 문서의 해당 내용을 펼쳐보세요.
인터랙티브 예시 | 샘플 데이터 (가상 자료)
가상 출장, 장비 규정 4개를 사용하는 문서 검색 예시입니다. 준비된 질문과 근거 문서를 살펴볼 수 있습니다.
Architecture Options
기존 데이터와 시스템을 활용해 구축합니다
이미 문서 저장소, 검색 엔진, Vector DB가 있다면 그대로 연동하고 필요한 부분만 보완합니다. 처음 구축하는 경우에는 문서 수집과 지식 구조 설계부터 진행합니다.
문서 단락, 표, 이미지 설명, 메타데이터를 분리해 여러 관점으로 검색합니다. 긴 문서와 복합 자료에 유리합니다.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, Elasticsearch 등 기존 검색, 벡터 환경을 검토하고 검색과 답변 생성에 필요한 기능을 추가합니다.
BM25 기반 키워드 검색과 벡터 검색, 재순위화를 조합해 사내 용어와 질문의 의미를 검색에 반영합니다.
Private Network
내부망, 폐쇄망에서도 RAG를 구축할 수 있나요?
가능합니다. 보안 정책과 인프라를 확인해 기존 LLM이나 오픈소스 모델을 사내 시스템과 연결합니다. 문서 접근 권한과 로그, 운영 방식을 검토해 내부망 AI 구축 범위를 정합니다.
Build Flow
수집, 검색, 품질 관리까지 설계합니다
Collect문서함, 웹, DB, 파일 서버, SaaS에서 자료를 가져옵니다.
Clean중복, 버전, 표, 권한, 민감정보를 정리합니다.
Index청킹, 임베딩, 메타데이터, 온톨로지, 멀티 벡터를 설계합니다.
Answer출처 기반 답변, 재검색, 근거 표시, 실패 응답을 구성합니다.
Operate업데이트 주기, 로그, 권한, 품질 평가 기준을 운영합니다.
Quality
답변의 근거와 권한을 확인해야 합니다
출처, 최신 문서 여부, 사용자 권한, 실패 응답 기준을 설계해 검토 가능한 RAG 시스템으로 만듭니다.
출처와 문서 버전
답변에 근거 문서, 페이지, 업데이트 시점을 남겨 검토 가능한 상태로 만듭니다.
권한과 보안
조직, 직무, 프로젝트 단위 접근 권한을 반영해 보이면 안 되는 문서가 검색되지 않게 합니다.
평가 데이터셋
자주 묻는 질문, 위험 질문, 실패 케이스를 기준으로 검색 품질과 답변 품질을 따로 봅니다.
지속 업데이트
문서 변경, 신규 데이터, 웹 크롤링 결과를 RAG 데이터 파이프라인에 연결합니다.
Use Cases
이런 조직에 잘 맞습니다
규정, 매뉴얼 검색
사내 규정, 업무 매뉴얼, 품질 문서를 근거 기반 답변으로 연결합니다.
기술 문서, 장애 대응
개발 문서, 장애 이력, 운영 가이드를 검색 가능한 지식 베이스로 만듭니다.
영업, 상담 지식
상품 자료, FAQ, 상담 이력을 연결해 상담 보조와 내부 검색을 개선합니다.