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Service

AI 사내 검색 시스템 구축 RAG 도입 지원사내 문서·매뉴얼·의사록을 AI로 횡단 검색. RAG(검색 확장 생성) 기술을 활용한 사내 ChatGPT 시스템 구축을 지원합니다.

RAG 구축이란 사내 문서와 지식 베이스를 LLM과 연계하여 정확한 정보에 기반한 답변을 생성하는 AI 시스템을 구축하는 서비스입니다.

90%

정보 발견 시간 절감

200+

AI 도입 지원 실적

2주~

PoC 시작 가능

RAG（Retrieval-Augmented Generation）RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI가 답변을 생성할 때 사내 문서 등의 외부 데이터를 검색·참조하여 정확하고 근거 있는 답변을 생성하는 기술입니다. 사내 ChatGPT로 활용하여 사내 정보의 검색·공유를 획기적으로 효율화합니다.

문의하기 RAG 구조 보기

Challenges

이런 과제가 있으신가요?

사내 정보 공유·지식 관리에 어려움을 겪는 기업을 RAG 기술로 지원합니다.

사내 정보를 찾을 수 없다

필요한 정보를 찾는 시간이 하루의 25%를 차지하여 생산성이 크게 저하되고 있음.

지식이 속인화되어 있다

베테랑 직원의 퇴직으로 중요한 노하우가 소실. 암묵지의 공유가 안 되고 있음.

매뉴얼이 분산되어 있다

SharePoint, Confluence, 파일 서버 등 여러 곳에 문서가 흩어져 있음.

기존 검색이 쓸모없다

키워드 일치로만 검색되어 의미 검색이 불가능. 정보 찾는 데 시간이 오래 걸림.

How RAG Works

RAG 기술의 구조

4단계로 사내 문서에서 정확한 답변을 생성합니다.

문서 수집 및 벡터화

사내 문서(PDF, Word, Excel, 회의록 등)를 수집하여 AI가 이해할 수 있는 벡터 데이터로 변환합니다.

사용자의 질문 이해

사용자가 자연어로 질문하면 AI가 질문의 의도와 맥락을 깊이 이해합니다.

AI가 맥락을 이해하여 답변 생성

검색된 문서를 기반으로 AI가 정확하고 근거 있는 답변을 생성. 출처도 명시합니다.

Services

서비스 상세

RAG 기술을 활용한 사내 검색 시스템 구축을 4가지 축으로 지원합니다.

사내 ChatGPT 구축

사내 문서를 학습한 AI 챗봇을 구축. 누구나 자연어로 질문하는 것만으로 필요한 정보에 접근할 수 있습니다.

지식 베이스 구축

매뉴얼·FAQ·회의록 등 사내 문서를 통합한 검색 기반을 구축. 정보의 사일로화를 해소합니다.

기존 시스템 연동

SharePoint, Confluence, Notion, Google Drive 등 기존 툴과 원활하게 연동. 도입 부담을 최소화합니다.

보안 대응

온프레미스/VPC 대응으로 사내 데이터를 외부로 유출하지 않고 AI 검색을 실현. 보안 정책에 준거합니다.

Platforms

대응 플랫폼

주요 AI 플랫폼과 벡터 DB에 대응. 귀사의 환경에 최적인 구성을 제안합니다.

Azure OpenAI Service

Microsoft Azure의 OpenAI

Amazon Bedrock

AWS 매니지드 AI 기반

Google Vertex AI

GCP AI 플랫폼

OpenAI API

GPT-4 등 최신 모델

LangChain

LLM 앱 개발 프레임워크

Pinecone / Qdrant

벡터 데이터베이스

Process

도입 프로세스

최단 2주에 PoC 시작. 단계적으로 진행하여 리스크를 최소화하면서 확실히 성과를 실현합니다.

요건 인터뷰 및 데이터 조사

1-2주

귀사의 업무 과제·대상 데이터·보안 요건을 인터뷰하여 최적의 RAG 구성을 설계합니다.

온라인 가능무료

PoC 및 프로토타입 구축

2-4주

실제 데이터를 사용한 프로토타입을 구축하여 검색 정확도와 실용성을 검증합니다.

실데이터 검증정확도 리포트

운영 환경 구축 및 튜닝

1-3개월

운영 환경을 구축하고 정확도 튜닝·UI 개발·기존 시스템 연동을 합니다.

커스텀 UI시스템 연동

운영 시작 및 지속 개선

계속

운영 시작 후에도 정확도 모니터링·데이터 업데이트·기능 개선을 지속적으로 지원합니다.

정확도 개선월간 리포트

Pricing

요금 플랜

PoC부터 전사 전개까지. 단계적 도입으로 리스크를 최소화합니다.

PoC(실증 실험)

50만엔~

소규모 데이터 검증과 정확도 평가. 실제 데이터로 RAG 도입 효과를 확인할 수 있습니다.

소규모 데이터 검증
정확도 평가 보고서
프로토타입 구축
도입 판단 지원

스탠다드

200만엔~

부서 단위 본격 도입. 특정 업무 영역에 포커스한 RAG 시스템을 구축합니다.

부서 단위 도입
운영 환경 구축
데이터 연동 설정
사용자 교육
3개월 유지보수 포함

엔터프라이즈

500만엔~

전사 전개, 복수 데이터 소스 통합. 대규모 사내 지식 기반을 구축합니다.

전사 전개 대응
복수 데이터 소스 통합
고도 보안
커스텀 UI 구축
전담 지원
SLA 보증

월간 유지보수·운영

월 10만엔~

정확도 개선, 데이터 업데이트, 모니터링. 도입 후 지속적인 운영을 지원합니다.

정확도 모니터링
정기 데이터 업데이트
시스템 모니터링
문의 대응

Case Studies

도입 사례

다양한 업계에서 RAG 시스템을 구축하여 정보 공유의 효율화를 실현하고 있습니다.

제조업

기술 문서·설계 도면의 횡단 검색으로 설계 시간 40% 절감

수만 건의 기술 문서와 설계 도면을 RAG 시스템에 통합. 과거 설계 사례와 기술 사양을 즉시 검색 가능하게 하여 설계 업무의 대폭 효율화를 실현.

설계 시간 40% 절감기술 문서 5만 건 통합도입 기간 3개월

금융

컴플라이언스 문서·규제 문서의 즉시 검색

방대한 규제 문서·컴플라이언스 관련 자료를 AI로 검색. 법 개정 시 영향 범위 특정이나 사내 규정과의 대조를 즉시 실행 가능.

조사 시간 70% 절감규제 문서 3만 건 대응도입 기간 4개월

사내 Wiki·Slack 이력에서 지식 자동 추출

분산된 사내 Wiki, Slack 이력, 문서를 횡단 검색. 신입 직원 온보딩 시간을 대폭 단축하고 지식의 속인화를 해소.

온보딩 50% 단축데이터 소스 10종 통합도입 기간 2개월

FAQ

자주 묻는 질문

RAG·사내 AI 검색에 관한 자주 묻는 질문에 답변합니다.

QRAG란 무엇인가요?

ARAG(Retrieval-Augmented Generation)는 '검색 증강 생성'이라 불리는 기술입니다. AI가 답변을 생성할 때 사내 문서 등 외부 데이터를 검색·참조하여 정확하고 근거 있는 답변을 생성합니다. ChatGPT 등의 LLM 단독으로는 알 수 없는 귀사 고유의 정보에 기반한 답변이 가능해집니다.

Q사내 데이터 보안은 괜찮은가요?

A네, 보안을 최우선으로 설계합니다. Azure OpenAI Service나 Amazon Bedrock 등 엔터프라이즈용 플랫폼을 사용하며 데이터는 귀사의 클라우드 환경 내에서 처리됩니다. 온프레미스 대응도 가능하여 데이터가 사외로 나가는 일은 없습니다.

Q어떤 문서 형식에 대응하나요?

APDF, Word, Excel, PowerPoint, 텍스트 파일, HTML, Markdown 등 주요 문서 형식에 대응합니다. 또한 SharePoint, Confluence, Notion, Google Drive 등 클라우드 스토리지에서의 직접 수집에도 대응합니다.

QPoC에는 얼마나 걸리나요?

APoC는 최단 2주부터 시작 가능합니다. 소규모 데이터셋(수백 건 정도)이면 2~4주로 정확도 검증까지 완료합니다. 데이터 준비 상황이나 규모에 따라 변동되므로 먼저 부담 없이 상담해 주세요.

Q기존 SharePoint이나 Confluence와 연동 가능한가요?

A네, SharePoint, Confluence, Notion, Google Drive, Box, Slack 등 주요 비즈니스 툴과 연동 가능합니다. 기존 문서 관리 체계를 바꾸지 않고 AI 횡단 검색을 추가할 수 있습니다.

Q정확도는 어느 정도인가요?

A적절히 튜닝된 RAG 시스템에서는 일반적으로 80~95%의 정확도를 달성합니다. 정확도는 데이터의 품질이나 양, 튜닝 정도에 따라 달라지지만 PoC로 실제 정확도를 검증한 후 본격 도입을 판단하실 수 있습니다.

Q도입 후 데이터 업데이트는 어떻게 되나요?

A새 문서가 추가되면 자동 또는 정기적으로 벡터 데이터베이스를 업데이트하는 구조를 구축합니다. 월간 유지보수 플랜에서는 데이터의 정기 업데이트·정확도 모니터링·개선을 지속적으로 지원합니다.

Q다른 AI 검색 툴과의 차이점은 무엇인가요?

A범용 AI 검색 툴과 달리 귀사의 업무 요건에 맞는 완전 커스터마이징이 가능합니다. 데이터 소스 선정, 검색 정확도 튜닝, UI 커스터마이징, 보안 요건 대응 등 엔터프라이즈 수준의 품질을 제공합니다.

위 이외의 질문이나 귀사에 최적인 RAG 구성 상담 등 부담 없이 문의해 주세요.

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AI 사내 검색 시스템 구축(RAG 도입 지원) 선택 가이드

AI 사내 검색 시스템 구축(RAG 도입 지원) 업체 선택 방법, 비교 포인트, 추천 기업을 자세히 소개합니다.

가이드 읽기

사내 정보 공유를 획기적으로 효율화하시겠습니까?

RAG 기술을 활용한 사내 ChatGPT로 누구나 필요한 정보에 즉시 접근할 수 있는 환경을 구축합니다. 부담 없이 문의해 주세요.

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