RAG System Development

RAG 시스템 개발

사내 문서 기반 AI, 환각 없이 정확하게

사내 매뉴얼, 규정집, 기술 문서를 학습한 RAG 시스템으로 직원들이 원하는 답을 즉시 찾습니다. 출처 표시까지 포함해 신뢰할 수 있는 AI를 구축합니다.

VECTOR DBACCURATE출처: 규정집 p.12

이런 문제를 해결합니다

문서가 너무 많아 검색이 안 된다

수천 개의 사내 문서에서 원하는 정보를 찾는 데 30분 이상 소요됩니다.

일반 ChatGPT는 우리 회사 정보를 모른다

범용 AI는 사내 규정, 제품 스펙, 고객 이력을 알 수 없습니다.

AI가 거짓 답변(환각)을 한다

출처 없는 답변은 신뢰할 수 없어 실무에 쓸 수 없습니다.

핵심 기능

벡터 DB 기반 시맨틱 검색

키워드가 아닌 의미 기반으로 가장 관련성 높은 문서를 찾습니다.

출처 표시 + 신뢰도 스코어

모든 답변에 원본 문서 위치와 신뢰도를 함께 제공합니다.

실시간 문서 동기화

새 문서가 추가되면 자동으로 인덱싱하여 최신 정보를 반영합니다.

온프레미스 / 클라우드 선택

보안 요구사항에 따라 사내 서버 또는 클라우드에 배포합니다.

활용 사례

사내 규정 검색 AI (HR, 법무)
기술 문서 Q&A 시스템 (R&D, 엔지니어링)
고객 문의 자동 응답 (CS, 영업)
신입 온보딩 AI 어시스턴트

자주 묻는 질문

RAG 시스템 구축 비용은 얼마인가요?

문서 규모와 연동 범위에 따라 2,000만~8,000만 원 수준입니다. 무료 상담에서 정확한 견적을 안내합니다.

어떤 형식의 문서를 지원하나요?

PDF, Word, Excel, HWP, Notion, Confluence, 웹페이지 등 대부분의 문서 형식을 지원합니다.

구축 기간은 얼마나 걸리나요?

기본 RAG MVP는 4~6주, 고도화된 멀티소스 시스템은 2~3개월입니다.

RAG 시스템 개발, 도입을 고민 중이신가요?

반에프의 풍부한 개발 이력을 바탕으로 기업 환경에 최적화된 구축 방안과 상세 견적을 제시해 드립니다.