COREMONIT · ENTERPRISE AI KNOWLEDGE SYSTEM
RAG WIKI LLM
기업의 모든 지식을 연결하고,
필요한 순간 정확한 답을 찾습니다.
흩어진 사내 문서를 하나의 AI 지식 체계로 연결해 검색, 분석, 요약, 비교, 추론, 표준화된 답변까지 제공하는 기업 지식 RAG 솔루션입니다.
LOCAL LLMKNOWLEDGE HUBPDFWORDHWPREPORTDOC데이터는 많지만, 활용 가능한 지식은 부족합니다.
기업의 경쟁력은 문서의 양이 아니라 필요한 순간 정확한 근거를 얼마나 빠르게 찾는가에서 시작됩니다.
흩어진 자료
개인 PC, NAS, 공유 폴더, 그룹웨어, 이메일에 문서가 분산되어 있습니다.
검색의 한계
정확한 파일명이나 키워드를 알아야 원하는 내용을 찾을 수 있습니다.
지식의 단절
담당자 이동과 신규 인력 투입 때 경험과 노하우가 이어지지 않습니다.
RAG: 검색 증강 생성
AI가 답변을 만들기 전에 기업 내부 문서를 먼저 검색하고, 확인된 근거를 바탕으로 답변을 생성합니다.
질문자연어 입력02
검색관련 문서 탐색03
분석문맥·의도 파악04
추론자료 비교·정리05
답변근거 기반 생성- 학습 데이터 중심
- 기업의 최신·내부 정보 확인 어려움
- 근거가 부족하면 환각 가능성
- 출처를 사용자가 다시 확인
- 기업 내부 승인 자료 중심
- 최신 매뉴얼·규정·프로젝트 반영
- 검색 근거를 바탕으로 답변
- 출처와 원문 위치를 함께 제공
RAG WIKI LLM 작동 구조
문서를 단순 보관하지 않고 검색 정확도와 생성 품질을 함께 높일 수 있는 지식 구조로 만듭니다.
DATA SOURCE
PDF · Word · Excel · PPT · Wiki · Manual · Report
DOCUMENT
Parsing · Cleaning · Metadata · Classification
KNOWLEDGE
Chunking · Embedding · Indexing
STORAGE
Vector DB · Metadata DB · Document Storage
RAG ENGINE
Query · Hybrid Search · Re-ranking · Context
APPLICATION
AI Chat · Wiki · Report · Dashboard · API
RAG 검색과 CHATBOT을 하나의 제품으로
CoreMonit RAG WIKI LLM은 기업 문서를 근거로 찾는 RAG 검색 기능과, 찾은 지식을 자연어로 질문하고 답변받는 CHATBOT 기능을 함께 제공합니다.
문서·분류·원문 위치를 한 화면에서 탐색하고, 질문과 관련된 승인 자료를 빠르게 확인합니다.
검색된 사내 지식을 바탕으로 질문에 답하고, 유사 질문과 근거 문서를 함께 연결합니다.
핵심 작동 기술
문서 특성을 정확히 알아내는 처리부터 의미 검색, 재정렬, 추론까지 전체 RAG 품질을 설계합니다.
문서 입력
부서의 Word, PDF, 위키, 매뉴얼, 품질·프로젝트 자료를 안전하게 수집합니다.
Parsing
본문, 제목, 표, 작성자, 날짜, 문서 번호와 메타데이터를 정리합니다.
Chunking
앞뒤 문맥을 잃지 않는 의미 단위로 문서를 나눠 검색 정확도를 높입니다.
Embedding
표현이 달라도 의미가 비슷한 문서를 찾도록 정보를 벡터로 변환합니다.
Vector Search
키워드를 넘어 질문과 의미적으로 가까운 근거 문서를 탐색합니다.
30B급 LLM
여러 자료를 비교·분석하고 질문 의도에 맞춰 요약·분류·추론합니다.
Re-ranking
검색 후보를 질문과의 관련도 기준으로 다시 정렬해 불필요한 결과를 줄입니다.
Standard Parsing
답변을 표, 체크리스트, 요약, 리포트 등 업무용 형식으로 구조화합니다.
검색 정확도를 높이는 RAG Pipeline
Vector DB를 연결하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 전체 검색 흐름을 기업 데이터에 맞춰 반복 검증하고 최적화합니다.
찾는 데서 끝나지 않고, 바로 쓰는 결과로
검색 결과를 업무에서 바로 활용할 수 있도록 표, 요약, 체크리스트, 리포트로 구조화합니다.
표
항목 · 현상 · 긴급도 · 담당 부서를 비교합니다.
핵심 요약
여러 문서의 핵심 이슈와 결론을 정리합니다.
체크리스트
확인 순서와 조치 항목을 단계별로 제공합니다.
리포트
현상·원인·조치·재발 방지를 보고서로 만듭니다.
문서 검색에서 지식 검색으로
파일을 찾는 대신 질문하면 관련 문서와 근거 위치를 함께 제공합니다.
기업 내부 문서를 안전하게 활용하는 Private AI
기업의 보안 정책과 네트워크 환경을 고려해 데이터의 외부 노출을 최소화합니다.
회사·인사 규정 / 계약 / 운영 지침
기술 문서 / 프로젝트 / 설계
작업 표준서 / 설비·공정 매뉴얼
검사 기준 / 품질 이슈 / 매뉴얼
제품 자료 / 제안서 / 고객 대응
업무 현장에서 이렇게 질문할 수 있습니다.
자연어 질문 하나로 관련 문서와 과거 사례, 판단에 필요한 근거를 함께 찾습니다.
“Error 105 조치 방법은?”
“해당 부품의 교체 주기는?”
“A제품과 B제품의 기능 차이는?”
“이전 PLC 프로젝트의 Trouble Shooting 사례는?”
“유사 장애가 반복된 기록을 찾아줘.”
“프로젝트 문서 체계를 알려줘.”
“출장 신청은 어떻게 하나?”
“품질 관련 규정은?”
기업이 일하는 방식을 바꾸는 기대 효과
문서에 머물던 정보를 지식 자산으로 전환하고 탐색과 종합에 쓰던 시간을 줄입니다.
기업마다 데이터가 다르므로, RAG도 달라야 합니다.
문서 특성, 검색 목적, 보안 정책을 분석해 Knowledge Architecture와 검색 Pipeline을 맞춤 설계합니다.
AI는 정보를 찾고 정리합니다.
선택하는 판단은 사람입니다.