AI 기반 통합 대화형 인터페이스

finetree BOT | SQL, RAG, OCR을 자연어 대화 하나로. 멀티채널 AI 오케스트레이터

Solution
AI
Chatbot

finetree-BOT은 finetree AI 솔루션(SQL, RAG, OCR)을 자연어 대화형 인터페이스로 통합하여, Web, Mobile, Slack, Teams, 카카오워크 등 모든 채널에서 기업 AI 서비스를 제공하는 통합 대화형 솔루션입니다.


대화 한 줄이 데이터를 꺼내고, 문서를 찾고, 업무를 실행합니다

finetree-BOT은 finetree AI 솔루션 그룹(SQL, RAG, OCR)의 모든 기능을 자연어 대화형 인터페이스로 통합하는 AI 오케스트레이터입니다. 사용자는 별도의 화면 전환이나 복잡한 메뉴 조작 없이, 일상적인 대화 형태로 데이터 질의, 문서 검색, 문서 변환을 자유롭게 활용할 수 있습니다. 로컬 LLM 기반으로 동작하여 모든 대화 내용이 기업 내부에서 처리되며, API Gateway를 통한 표준 인터페이스로 기존 사내 시스템과 손쉽게 연동할 수 있습니다.

개요

finetree-BOT은 SQL, RAG, OCR 기능을 자연어 대화로 통합하여 모든 채널에서 기업 AI 서비스를 제공합니다


  • “이번 달 불량률 알려줘”라는 질문에는 finetree-SQL을, “A설비 에러코드 E-301 조치 방법은?”에는 finetree-RAG를, “이 FAX 내용 정리해줘”에는 finetree-OCR을 자동으로 호출
  • 사용자의 질의 의도를 분석하여 적절한 백엔드 솔루션으로 자동 라우팅하는 AI 오케스트레이터
  • Web Chat, Mobile, Slack, Teams, 카카오워크 등 기업에서 사용하는 모든 채널을 단일 인터페이스로 통합
  • 복합 질의 시 SQL + RAG를 동시 호출하여 통합 인사이트 생성
  • 로컬 LLM 기반으로 모든 데이터가 기업 내부에서 처리 — 폐쇄망 환경에서도 운영 가능

시스템 구성

finetree-BOT 시스템 아키텍처

채널 수신 → 의도 분석/라우팅 → SQL·RAG·OCR 백엔드 → 리치 응답 생성 → 채널 반환의 5계층 아키텍처

finetree-BOT은 멀티채널 인터페이스, AI 오케스트레이터, finetree AI 백엔드, 응답 생성 계층, 관리/모니터링의 5계층으로 구성됩니다. 핵심은 질의 의도에 따라 SQL, RAG, OCR을 자동으로 선택하고 결합하는 AI 오케스트레이터이며, 관리자는 노코드 플로우 에디터로 시나리오를 설계하고 사용 통계를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.


구성 및 기능

Configuration & Features

AI 오케스트레이션

사용자의 자연어 질의를 분석하여 finetree-SQL, RAG, OCR 중 최적의 서비스로 자동 라우팅합니다. 사용자는 어떤 서비스가 호출되는지 의식할 필요 없이, 질문만 하면 최적의 답변을 받습니다.

  • 의도 분류 엔진 — 수치 질의는 SQL로, 지식 질의는 RAG로, 문서 처리는 OCR로 자동 분기
  • 복합 질의 처리 — “A라인 불량률과 원인 대책을 알려줘” → SQL + RAG를 동시 호출하여 통합 답변
  • 체이닝 지원 — 파일 첨부 + “이 문서 정리해줘” → OCR 호출 후 RAG로 요약 수행
  • 컨텍스트 기반 라우팅 — 대화 맥락을 고려하여 후속 질의의 서비스를 자동 결정

 

AI 오케스트레이션 라우팅 다이어그램

멀티채널 통합 인터페이스

Web Chat, Mobile App, Slack, Microsoft Teams, 카카오워크 등 기업에서 사용하는 모든 메신저를 지원합니다. 각 채널의 UI 특성에 맞게 리치 콘텐츠를 자동 최적화하여 렌더링합니다.

멀티채널 통합 인터페이스

 

  • 5대 채널 네이티브 지원 — Web Chat, Mobile App, Slack, Teams, 카카오워크
  • 채널 간 세션 동기화 — Slack에서 시작한 질의를 Web에서 이어서 확인
  • REST API 임베딩 — 사내 포털, ERP, MES 등 기존 시스템에 대화형 AI를 임베딩
  • 리치 콘텐츠 자동 최적화 — 카드, 버튼, 이미지, 테이블 등을 채널별 UI에 맞게 렌더링

대화 컨텍스트 관리

대화 세션 내에서 이전 질의의 맥락을 유지하여 후속 질문을 자연스럽게 처리합니다. 슬롯 필링 방식으로 필수 정보가 누락된 경우 사용자에게 추가 정보를 자연스럽게 요청합니다.

  • 맥락 유지 — “그러면 B라인은?”, “지난주는?” 등 후속 질문을 자연스럽게 처리
  • 대화 이력 저장 — 사용자별 과거 질의를 재활용하거나 분석 흐름을 재현
  • 슬롯 필링 — 필수 정보 누락 시 추가 정보를 자연스럽게 요청
  • 컨텍스트 자동 요약 — 최대 20턴까지 맥락 유지, 장기 세션은 핵심 컨텍스트를 자동 요약

 

대화 컨텍스트 관리 개념도

리치 응답 렌더링

텍스트뿐만 아니라 테이블, 차트, 이미지, 파일 다운로드 링크 등 다양한 형태의 응답을 렌더링합니다. 액션 버튼을 자동 생성하여 후속 작업을 간편화합니다.

리치 응답 렌더링 유형

 

  • 데이터 시각화 — SQL 질의 결과를 자동으로 테이블 또는 차트로 시각화
  • 문서 카드 — RAG 검색 결과를 인용 출처와 함께 카드 형태로 정리
  • 액션 버튼 — “Excel 다운로드”, “대시보드에 추가”, “팀에 공유” 자동 생성
  • 채널 최적화 — 동일한 응답을 각 메신저 UI에 맞게 자동 변환

시나리오 기반 워크플로우

관리자가 GUI 기반 플로우 에디터에서 정형화된 업무 시나리오를 코딩 없이 설계할 수 있습니다. 사전 구축된 템플릿으로 빠르게 자동화를 시작할 수 있습니다.

  • 노코드 플로우 에디터 — 프로그래밍 없이 반복 업무 시나리오를 시각적으로 설계
  • 조건부 분기 — 불량률 > 5%이면 경고 알림, 승인 워크플로우, 에스컬레이션 지원
  • 스케줄링 — 매일 정해진 시간에 SQL 질의를 실행하고 결과를 Slack에 전송
  • 사전 구축 템플릿 — 생산 현황, 품질 이상, 설비 알림 템플릿으로 빠른 시작

 

시나리오 워크플로우 에디터

사용 분석 및 개선 대시보드

일별/주별 질의 건수, 서비스별 사용 비율, 평균 응답 시간 등 핵심 메트릭을 실시간으로 모니터링합니다. 사용자 질의 패턴을 분석하여 AI 모델 개선의 우선순위를 결정합니다.

사용 분석 대시보드

 

  • 실시간 메트릭 — 질의 건수, 서비스별 사용 비율, 평균 응답 시간 모니터링
  • FAQ 자동 도출 — 자주 묻는 질문을 분석하여 퀵 메뉴에 자동 등록
  • 품질 추적 — 응답 실패율, 라우팅 오류율로 AI 모델 개선 우선순위 결정
  • 부서별 활용도 비교 — 디지털 전환 성과 측정 및 교육 필요 영역 식별

특장점

Key Strengths

finetree-BOT은 단순한 챗봇을 넘어, SQL·RAG·OCR을 하나의 대화창에서 매끄럽게 전환하며 사용할 수 있는 원스톱 AI 인터페이스입니다. 메신저 네이티브 업무 처리와 로컬 LLM 기반 완전 보안으로 기업 현장의 AI 활용을 극대화합니다.

원스톱 AI 인터페이스

One-Stop AI
  • SQL, RAG, OCR 세 가지 AI 서비스를 하나의 대화창에서 매끄럽게 전환
  • 어떤 서비스가 호출되는지 의식할 필요 없이 최적의 답변 제공
  • 복합 질의 시 여러 서비스를 자동 조합하여 통합 인사이트 생성

메신저 네이티브

Messenger-Native
  • Slack이나 Teams에서 바로 데이터 분석과 문서 검색 수행
  • 업무 흐름을 끊지 않고 대화 중간에 데이터 확인 가능
  • 팀 채널에 BOT 초대로 AI 분석 결과를 실시간 공유·토론

로컬 LLM 보안

Local LLM Security
  • 모든 대화 내용과 질의 처리가 기업 내부 서버에서 완료
  • 외부 서비스를 사용하지 않으므로 기밀 데이터 유출 위험 제로
  • 폐쇄망 환경에서도 인터넷 연결 없이 모든 기능 정상 동작

노코드 자동화

No-Code Automation
  • GUI에서 반복 업무 시나리오를 프로그래밍 없이 설계·자동화
  • 일일 리포트, 이상 알림, 승인 요청 등 정형 업무를 BOT이 자동 수행
  • 사전 구축 시나리오 템플릿으로 도입 즉시 자동화 효과 체감

적응형 학습

Adaptive Learning
  • 사용자 질의 패턴과 피드백을 지속 학습하여 라우팅 정확도 개선
  • 부서별·직무별 최적화된 응답 스타일과 데이터 범위 자동 맞춤화
  • 신규 업무 용어·약어를 자동 학습하여 점점 자연스러운 대화 제공

플러그인 확장

Plugin Architecture
  • 플러그인 방식으로 신규 백엔드 서비스를 BOT에 추가 가능
  • Peak9 Insight 연동으로 AI/ML 분석 결과도 대화형 조회
  • Webhook으로 외부 이벤트(설비 알람, 품질 이상)를 자동 감지·알림

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