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문제
비즈니스의 귀중한 지식이 문서, 데이터베이스, 내부 콘텐츠에 묻혀 있어 검색하기 어렵습니다. 범용 AI 모델은 귀사의 데이터를 알지 못합니다.
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해결
벡터 데이터베이스를 통해 대형 언어 모델을 자체 데이터와 연결하는 RAG 파이프라인을 설계하고 구축합니다. 문서, 정책, 기록을 기반으로 정확한 AI 응답을 제공합니다.
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프로세스
사용 사례와 데이터 소스 정의 → 콘텐츠 청킹 및 벡터 스토어 임베딩 → 검색 및 생성 파이프라인 구축 → 시스템 통합 → 평가 및 반복.
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산출물
운영 준비된 RAG 파이프라인, 벡터 DB 설정, API 또는 UI 레이어, 평가 프레임워크, 문서.
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예상 결과
자체 데이터에서 정확하게 답하는 AI 어시스턴트; 빠른 문서 검색; 환각 감소; 다국어 쿼리 지원.
FAQ
이 서비스는 무엇인가요?
검색 증강 생성과 벡터 데이터베이스를 활용해 자체 데이터를 검색하고 추론하는 AI 시스템을 구축합니다.
이 서비스는 어떤 문제를 해결하나요?
비즈니스의 귀중한 지식이 문서, 데이터베이스, 내부 콘텐츠에 묻혀 있어 검색하기 어렵습니다. 범용 AI 모델은 귀사의 데이터를 알지 못합니다.
어떤 성과를 기대할 수 있나요?
자체 데이터에서 정확하게 답하는 AI 어시스턴트; 빠른 문서 검색; 환각 감소; 다국어 쿼리 지원.