AI Solution
문서와 업무 데이터를 이해하고, 근거 있는 답변과 자동화 결과로 연결하는 AI 솔루션
Core Technology
Advanced AI Tech
문서를 읽고 찾고 답하는 전 과정을 하나의 AI 흐름으로 연결합니다. OCR·임베딩·로컬 LLM·RAG를 중심으로 설계하고, 요약과 분류 결과를 품질 기준에 따라 검증합니다.
01
문서 인텔리전스
Document Intelligence
다양한 형식의 문서를 읽을 수 있는 데이터로 바꾸고, 검색과 생성에 적합한 지식 구조로 정리합니다.
- OCR·문서 구조 인식
- 청킹·임베딩
- 문서 메타데이터 자동분류
02
언어 모델과 검색
Language & Retrieval
로컬 LLM과 벡터 검색을 연결해 질문의 맥락을 이해하고, 근거 문서를 바탕으로 답변을 생성합니다.
- 로컬 LLM·프롬프트 설계
- RAG 문서 검색
- 질의응답·자동요약
03
AI 품질 운영
AI Quality Operations
검색과 생성 결과를 정해진 평가 기준으로 점검하고, 운영 과정의 변화를 추적해 품질을 지속적으로 개선합니다.
- AI 평가 데이터셋
- 검색 정확도·답변 품질 평가
- 모델·프롬프트 이력 관리
Implementation
AI Development Process
AI 과제 정의부터 데이터·모델 설계, 핵심 기능 구현, 품질 평가와 운영까지 네 단계로 진행합니다.
01
AI 과제 정의
Consulting
업무 흐름과 문서 유형을 분석해 AI 적용 범위를 정하고, 사용 시나리오와 품질 목표를 구체화합니다.
- 업무·사용자 시나리오 분석
- 데이터와 LLM 적용성 검토
- 정확도·응답 품질 기준 수립
02
데이터·모델 설계
Modeling
문서가 AI 지식으로 변환되는 흐름을 설계하고, 과제에 맞는 로컬 LLM과 검색 구조를 구성합니다.
- OCR·전처리·임베딩 설계
- Vector DB 검색 구조
- 로컬 LLM·프롬프트 설계
03
AI 기능 구현
Development
RAG 검색과 생성 모델을 연결해 근거 기반 질의응답, 문서 요약, 자동분류 기능을 구현합니다.
- RAG 문서 검색·질의응답
- 업로드 문서 자동요약
- 문서 유형·메타데이터 자동분류
04
AI 평가·운영
Deployment
실제 업무 기준으로 검색과 답변 품질을 평가하고, 모델과 프롬프트의 변경 이력을 관리합니다.
- 검색 정확도·근거 일치 평가
- 환각·응답 안전성 점검
- 품질 모니터링·지속 개선