RAG 구축, 사내 문서를 근거로 답하는 AI 챗봇을 만듭니다

규정집, 매뉴얼, 계약서, 회의록에서 답을 찾아 주는 사내 AI를 만듭니다. 답변마다 근거 문서를 함께 보여 줘서 직원이 바로 확인할 수 있습니다.

전국 어디서나 원격으로 진행하고, 부산·경남과 서울·수도권은 방문 미팅도 가능합니다.

RAG 챗봇은 일반 챗봇과 무엇이 다른가요?

일반 챗봇은 모델이 학습한 지식으로만 답해 회사 내부 내용은 모르거나 지어낼 수 있습니다. RAG 챗봇은 사내 문서에서 근거를 찾아 답하고 어느 문서의 어느 부분인지 함께 보여 줍니다.

모델보다 문서 준비와 검색 품질이 더 중요합니다. 표와 스캔본이 섞인 문서를 어떻게 나누고 색인하는지, 질문 유형별 평가 데이터로 정답률을 측정하는지에 따라 결과가 달라집니다.

로컬 LLM과 사내 서버로 구성하면 문서와 질문이 회사 밖으로 나가지 않습니다. 회의록 자동 작성처럼 폐쇄망에서 동작하는 시스템을 구축한 경험이 있습니다.

납품 후 90일 무상 하자 보수 · 영업일 48시간 안에 대응

1
문의 후 1영업일 안에 연락
문의를 남기시면 1영업일 안에 이메일이나 문자로 먼저 연락드립니다.
2
30분 무료 상담
화상 또는 전화로 현재 상황과 목표, 예산, 일정을 함께 정리합니다. 상담 비용은 없습니다.
3
3영업일 이내 견적
범위·납기·금액을 문서로 정리한 견적서를 3영업일 이내에 드립니다. 계약서에 없는 비용은 청구하지 않습니다.
4
문서 색인·평가, 매주 공유
대표 문서로 먼저 색인하고 실제 질문으로 정답률을 측정합니다. 매주 평가 결과와 개선 내용을 공유하며 문서 범위를 넓힙니다.
5
납품·인계와 90일 하자 보수
대금 정산 후 소스코드·데이터·서버 권한을 넘겨 드립니다. 납품 후 90일 동안 무상으로 하자를 고치며, 영업일 48시간 안에(긴급 장애는 24시간 안에) 대응합니다.

RAG 구축 비용은 어떻게 정해지나요?

문서 양과 형식(스캔본·표 포함 여부), 권한 구조, 클라우드 LLM과 로컬 LLM 중 어떤 구성을 쓰는지, 연동할 메신저·시스템에 따라 달라집니다. 상담 후 3영업일 이내에 견적서를 드립니다.

RAG와 파인튜닝 중 무엇을 해야 하나요?

자주 바뀌는 사내 지식을 답하게 하려면 RAG가 먼저입니다. 답변 말투나 특정 형식, 전문 용어 처리를 바꾸려면 LoRA 파인튜닝을 함께 검토합니다.

AI가 틀린 답을 하면 어떻게 하나요?

답변마다 근거 문서를 보여 줘 바로 확인할 수 있게 하고, 근거를 찾지 못하면 모른다고 답하도록 설계합니다. 평가 데이터로 정답률을 측정해 개선합니다.

구축 사례가 있나요?

교육기관(한국교원대학교)의 RAG/LoRA 기반 문항 생성 시스템, 부서 권한 기반 사내 지식검색 등을 구축했습니다. 포트폴리오에서 확인할 수 있습니다.