제품 개요
LLM AI 챗봇
문의는 이제 AI 상담사!
복잡함은 줄이고
운영 효과는 높입니다.
기업용 AI 챗봇의 핵심
말을 잘하는 모델에 찾아야 할 지식, 지켜야 할 권한, 확인 가능한 근거를 결합한 업무 인터페이스입니다.
LLM
질문 의도를 파악하고 요약·설명·추론·초안을 생성합니다.
RAG
관련 기업 문서를 탐색하고 최신 근거를 답변 문맥에 주입합니다.
TRUST
사용자 권한을 적용하고 출처·감사 기록으로 답변을 통제합니다.
LLM은 무엇이며,
왜 RAG가 필요한가
LLM은 언어의 패턴을 학습한 확률적 생성 모델입니다. 그럴듯함이 곧 사실성이나 사내 기준 준수를 의미하지는 않습니다.
지식 시점
학습 이후의 최신 규정·프로젝트 현황을 모름
기업 맥락
사내 용어·제품 코드·업무 절차를 충분히 모름
환각
근거가 없을 때도 자연스러운 오답을 만들 수 있음
출처 부재
답변이 어느 문서와 조항에서 왔는지 확인이 어려움
권한 위험
민감 정보가 사용자 권한과 무관하게 노출될 수 있음
갱신 비용
지식 변경 때마다 모델 재학습은 느리고 비효율적
해결 방향 · 모델을 다시 가르치기보다 질문 시점에 필요한 기업 지식을 찾아 문맥으로 제공하는 RAG가 현실적인 해법입니다.
질문에서 근거 확인까지
관련 기업 문서를 먼저 검색하고 찾은 근거를 LLM에 보강해, 출처와 함께 답변을 생성합니다.
질문 이해의도·핵심어02근거 검색Vector DB·필터03
문맥 구성상위 근거 정리04
답변 생성출처와 함께 응답
정기 점검은 월 1회이며, 가동 500시간 도달 시 추가 점검이 필요합니다. 안전 센서 항목은 매주 확인합니다.
기업 지식이 검색 가능한 형태가 되기까지
문서와 업무 데이터를 수집해 문맥과 권한을 보존한 검색 지식으로 전환합니다.
수집문서·DB·업무 시스템02
파싱본문·표·메타데이터03청킹의미 단위 분할04임베딩의미를 숫자 벡터로05
저장Vector DB + 원문 링크파싱 품질
표·도면·머리글·OCR 손실 최소화
청크 전략
문단·조항·페이지 문맥 보존
메타데이터
부서·보안등급·버전·유효일 연결
동기화
변경·삭제·만료를 인덱스에 반영
질문에서 유효한 근거를 찾는 검색 파이프라인
검색은 가장 비슷한 문서가 아니라 답변에 필요한 가장 유효한 근거를 고르는 과정입니다.
질문 정제용어 확장·필터 추출02후보 검색Vector + Keyword03
권한 필터사용자·조직·보안등급04
재순위화관련도 재평가05상위 근거중복 제거·다양성 확보표현이 달라도 의미가 유사한 문서를 탐색합니다.
제품 코드·규정 번호처럼 정확한 문자열을 찾습니다.
근거가 답변으로 바뀌는 과정
답을 만들 수 없을 때 모른다고 말하고, 사용자가 원문을 직접 확인할 수 있어야 합니다.
문맥 구성
- 질문과 근거 구조화
- 토큰 한도 내 핵심 우선
- 상충·중복 문서 정리
답변 생성
- 업무 규칙에 따라 추론
- 불확실하면 한계 고지
- 형식·톤·언어 준수
출처 제시
- 문서명·페이지·조항
- 원문 링크·개정일
- 답변 문장과 근거 연결
전 구간 가드레일 · 프롬프트 정책 · 개인정보 마스킹 · 권한 검사 · 유해성·기밀 검사 · 감사 로그
웹사이트를 상담·전환 인터페이스로
방문자는 긴 메뉴와 문서를 직접 탐색하는 대신 자연어로 묻고 즉시 근거 있는 답을 얻습니다.
이탈 가능성 증가 · 담당자 응답 대기
즉시 해결 · 상담 연결 · 제품·콘텐츠 이동
전환율
제품·서비스 선택과 상담 CTA 연결
고객 지원
반복 문의를 24시간 자동 응대
콘텐츠 활용
숨은 문서·FAQ·사례 재사용
고객 인사이트
질문 로그로 관심·불편·수요 발견
보안과 권한을 먼저 설계합니다.
검색 후보를 만든 뒤 숨기는 것이 아니라, 검색 전부터 사용자·조직·문서 권한을 적용합니다.
ON-PREMISE
최고 수준의 통제·망분리운영 복잡도와 인프라 비용
PRIVATE CLOUD
전용 네트워크·관리형 확장클라우드 정책·리전 검토
HYBRID
민감 데이터는 내부, 모델은 선택적 외부데이터 경계와 라우팅 설계
공통 통제 · 전송·저장 암호화 · 키·비밀정보 관리 · DLP·개인정보 마스킹 · 입력·출력 정책 · 감사·이상행위 탐지
업무별 활용 시나리오
문서가 준비되어 있고 반복 질문이 많은 영역에서 시작해 검증된 범위부터 확장합니다.
제조 현장
설비·품질·안전- SOP·매뉴얼 즉시 질의
- 고장 코드 원인·조치 탐색
- 품질 이슈 유사 사례 검색
프로젝트
계약·설계·일정- 회의록·설계 변경 요약
- 리스크·의사결정 이력 추적
- 계약 조항·산출물 검색
경영지원
인사·재무·구매- 규정·복지·정산 안내
- 구매 기준·승인 절차 질의
- 보고서·시장자료 초안
RAG로 완성된 기업 전용 CHATBOT
기업 내부 문서를 RAG로 검색한 뒤 확인된 근거를 바탕으로 답변하는 화면입니다. 방문자는 자연어로 질문하고, 기업이 승인한 정보 안에서 빠르고 일관된 안내를 받을 수 있습니다.
질문 의도를 분석하고 관련 문서를 검색·재정렬한 뒤, RAG가 구성한 근거를 바탕으로 CHATBOT이 답변합니다. 일반 생성형 AI가 아닌 기업 데이터 중심의 근거 기반 상담 경험을 제공합니다.
기대 효과를 측정 가능한 성과로
답변 품질과 검색 품질, 사용 경험, 운영 건전성, 안전성을 함께 봅니다.
탐색 시간
답을 찾는 시간·클릭 수
응답 일관성
정확도·근거 충족률
업무 속도
처리·초안 작성시간
지식 재사용
문서 활용률·중복 문의
작게 시작하고 검증하며 확장
모델 성능보다 데이터 준비와 평가 체계를 먼저 세우고, 품질·보안·비용 기준을 통과한 범위만 확장합니다.
DISCOVER · 진단
우선 업무·사용자, 문서·권한·품질 진단
PILOT · 파일럿
대표 문서 RAG와 평가셋·기준선 수립
HARDEN · 보안·운영화
SSO·ACL·감사·모니터링 연결
SCALE · 확산
업무·데이터 소스 확대와 비용 최적화
권장 파일럿 · 대표 업무 1개 · 핵심 문서 100~500건 · 평가 질문 50개 · 4~8주
기업 지식을 행동으로 연결하는 신뢰 가능한 AI
단순히 답을 생성하는 챗봇이 아니라, 기업 지식을 고객과 임직원의 다음 행동으로 연결합니다.
정확한 답변
사내 문서와 최신 근거
안전한 활용
사용자 권한과 데이터 경계
웹 성과 연결
상담·구매·콘텐츠 행동
지속적 개선
질문·평가·운영 데이터
“찾게 하는 웹사이트”를 넘어, 고객의 질문을 이해하고 근거로 설득하는 AI 경험을 제공합니다.
PDF 원문 보기 ↗