RAG-Hub
RAG 도입의 필요성
현재의 문제점: 비효율적인 정보 검색과 지식의 파편화
필요한 정보를 찾기 위해 여러 문서를 일일이 검색하고 확인해야 하며, 문서가 분산되어 있어 원하는 정보를 빠르게 찾기 어렵고 검색 결과를 다시 정리해야 하는 업무 비효율이 지속적으로 발생하고 있습니다.
지식 접근성 향상
문서 기반 정확한 응답
지식 자산 활용 극대화
RAG 개요
정의: 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)
기업의 내부 문서를 기반으로 필요한 정보를 빠르게 검색하고, AI가 신뢰도 높은 답변을 즉시 생성하는 지능형 문서 검색 기술입니다. OpenAI 기반 임베딩 및 LLM을 활용하여 정확하고 맥락을 이해한 답변을 제공합니다.
빠르고 직관적인 질의응답
신뢰도 높은 응답
사내 문서 기반 정확한 답변
주요 프로세스
관리 체계 프로세스
데이터 구조화 및 지식 자산 관리 흐름
태그 정의
태그 설정
질문 워크플로우
자연어 질문을 통한 정보 탐색 및 답변 생성 과정
프로젝트 지정
내용 입력
자동 탐색
최적 답변 생성
페이지 확인
상세 기능 | 프로젝트 관리
Admin Only
프로젝트별로 문서와 태그를 완전히 분리하여 보안을 강화하고 최적화된 지식 베이스를 구축합니다.
데이터 격리 관리
프로젝트 간 정보 혼용을 방지하고 보안성을 극대화합니다.
Tag 기반 그룹화
유연한 Tag 시스템으로 방대한 문서를 효율적으로 분류합니다.
독립적 지식 베이스
부서별 독립 Vector DB 운영으로 답변 품질을 보장합니다.
상세 기능 | 파일 설정
Admin Only
분류 기준부터 유효 기간까지 세밀하게 설정하여 지식 베이스의 품질과 데이터 최신성을 보장합니다.
Tag 및 주관부서 설정
메타데이터 Tag와 관리 주체를 지정하여 검색 효율을 높입니다.
카테고리 분류 체계
비정형 문서를 계층 구조로 정리하여 체계적으로 관리합니다.
유효 기간 및 상태 관리
만료된 문서를 제외하고 현재 유효한 데이터만 조회합니다.
상세 기능 | 질문 & 답변
자연어 질문만으로 사내 지식을 즉시 요약하고 근거 문서와 함께 신뢰도 높은 답변을 제공합니다.
자연어 질의응답
질문의 문맥을 이해하고 자연스러운 대화형 답변을 생성합니다.
출처 및 근거 제공
답변의 근거가 되는 원본 문서의 위치를 제시하여 신뢰성을 확보합니다.
검색 옵션 최적화
유사도와 참고 문서 수 조절을 통해 답변의 정밀도를 최적화합니다.
실시간 답변 생성
방대한 데이터에서 필요한 정보만 추출하여 실시간 답변을 제공합니다.