AI 기반 기업 지식 검색 및 답변 솔루션
finetree RAG | 기업 문서를 벡터화하여 자연어 질문에 근거 기반 답변을 생성하는 AI 지식 검색 솔루션
finetree-RAG는 기업 내부의 기술 문서, 설비 매뉴얼, 업무 가이드 등 비정형 문서를 벡터 검색 기반으로 탐색하고, 근거 문서를 인용하며 정확한 답변을 생성하는 AI 지식 검색 솔루션입니다.
수천 페이지의 매뉴얼에서, 답은 자연어 한 문장이면 충분합니다
finetree-RAG는 기업 내부의 기술 문서, 설비 매뉴얼, 품질 기준서 등 비정형 문서를 벡터 검색(Vector Search) 기반으로 탐색하고, 사용자의 질문에 대해 근거 문서를 인용하며 정확한 답변을 생성합니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술로 LLM의 환각(Hallucination) 문제를 해결하며, 모든 답변에 출처를 명시하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다. 로컬 LLM 기반으로 동작하여 기밀 문서의 외부 유출을 원천 차단하며, Data Lake의 정형 데이터와 문서 저장소의 비정형 데이터를 통합하여 데이터와 지식을 융합한 종합 답변을 제공합니다.
개요
- PDF, DOCX, HWP 등 다양한 포맷의 기업 문서를 자동 수집하여 벡터 인덱싱 처리
- 의미 기반 검색(Semantic)과 키워드 검색(BM25)을 결합한 하이브리드 검색 엔진
- 모든 답변에 출처 문서와 페이지를 인용하여 Hallucination-Free 답변 보장
- finetree-SQL 연동으로 정형 데이터와 비정형 문서를 통합한 융합 답변 제공
- 로컬 LLM 기반 — 폐쇄망 환경에서도 인터넷 연결 없이 완전한 기능 제공
시스템 구성
finetree-RAG는 데이터 소스, 문서 전처리, 벡터 인덱싱, 검색/랭킹, 답변 생성, 사용자 인터페이스의 6계층으로 구성됩니다. 핵심은 하이브리드 검색 엔진과 Hallucination Guard로, 문서에서 관련 정보를 먼저 검색(Retrieval)한 후 이를 근거로 답변을 생성(Generation)합니다. Data Lake 및 finetree-SQL과 연동하여 정형·비정형 데이터를 통합 답변합니다.
구성 및 기능
지능형 문서 수집 및 전처리
PDF, DOCX, HWP 등 다양한 포맷의 기업 문서를 자동 수집하고, 의미 단위로 분할(Chunking)하여 벡터 인덱싱을 준비합니다.
- 다포맷 자동 수집 — PDF, DOCX, HWP, HTML, TXT 등 기업 문서를 자동으로 텍스트 추출
- OCR 연동 — finetree-OCR과 연동하여 스캔 문서, FAX 수신 문서까지 텍스트 변환
- 시맨틱 청킹 — 챕터 구조와 문맥을 보존하는 의미 단위 문서 분할
- 메타데이터 태깅 — 작성일, 카테고리, 버전, 작성자 등 자동 태깅으로 검색 정확도 향상
하이브리드 벡터 검색 엔진
의미 기반 검색과 키워드 기반 검색을 결합한 하이브리드 검색으로 정확도를 극대화하고, Cross-Encoder 리랭커가 최적의 결과를 제공합니다.
- 하이브리드 검색 — Semantic Search + BM25 키워드 검색 결합으로 정확도 극대화
- 로컬 임베딩 — 문서와 질의를 동일한 벡터 공간에 매핑하여 의미적 유사도 계산
- 고속 벡터 DB — Milvus/ChromaDB 기반 밀리초 단위 유사도 검색
- Cross-Encoder 리랭킹 — 검색 결과를 재정렬하여 가장 관련성 높은 문서 최상위 배치
근거 기반 답변 생성
검색된 문서 청크를 근거(Evidence)로 활용하여 로컬 LLM이 정확한 답변을 생성하고, Hallucination Guard가 사실 여부를 검증합니다.
- 근거 기반 생성 — 검색된 문서 청크를 Evidence로 활용하여 정확한 답변 생성
- 자동 인용 표기 — [출처: 문서명, 페이지] 형태로 답변에 자동 삽입
- Hallucination Guard — 생성된 답변을 근거 문서와 대조하여 오답 필터링
- 정직한 AI — 근거 불충분 시 “해당 정보를 찾을 수 없습니다”로 명시적 안내
다국어 기술 문서 지원
한국어, 영어, 일본어, 중국어 등 다국어 기술 문서를 원문 그대로 인덱싱하고, 언어 간 교차 검색을 지원합니다.
- 다국어 인덱싱 — 한국어, 영어, 일본어, 중국어 기술 문서를 원문 그대로 처리
- 교차 언어 검색 — 한국어 질문으로 영문 매뉴얼에서도 관련 내용 검색 후 한국어 답변
- 도메인 용어 매핑 — 기술 약어, 부품 번호 등 다국어 매핑 사전 관리
- 글로벌 문서 통합 — 본사 영문 표준 문서와 현지 한국어 운영 매뉴얼 통합 검색
문서 버전 관리 및 최신성 보장
동일 문서의 여러 버전을 관리하며, 항상 최신 버전의 내용을 우선하여 답변하고 폐기된 문서를 자동 제외합니다.
- 버전 관리 — 동일 문서의 여러 버전을 관리하며 항상 최신 버전 우선 답변
- 선별적 재인덱싱 — 문서 갱신 시 변경된 청크만 선별적으로 재인덱싱하여 부하 최소화
- 폐기 문서 자동 제외 — Deprecated 문서를 검색 대상에서 자동 제외
- 유효기간 알림 — 기한 만료 문서에 경고를 표시하고 갱신을 알림으로 요청
분석 통합 및 지식 대시보드
finetree-SQL과 연동하여 정형 데이터와 비정형 문서를 통합 답변하고, 지식 활용 현황을 대시보드로 시각화합니다.
- 정형-비정형 통합 — finetree-SQL 연동으로 수치 데이터와 문서 지식을 결합 답변
- 지식 갭 분석 — 자주 질의되는 주제를 분석하여 Knowledge Gap 리포트 자동 생성
- 부서별 활용 현황 — 문서 활용도 대시보드로 지식 관리 효율성 측정
- 검색 품질 추적 — 검색 정확도, 응답 만족도, 미답변 질의 비율 등 품질 지표 모니터링
특장점
finetree-RAG는 모든 답변에 출처를 명시하는 Hallucination-Free 원칙으로, 기업 문서에 기반한 신뢰할 수 있는 AI 답변을 제공합니다. 로컬 LLM 기반으로 기밀 문서의 외부 유출을 원천 차단하며, 정형 데이터와 비정형 문서를 융합한 종합 인사이트를 제공합니다.
환각 제로 답변 보장
- 근거 문서 없이 답변을 생성하지 않으며 모든 답변에 출처 명시
- Hallucination Guard가 답변과 근거 문서 일치도 실시간 검증
- “모르겠습니다”라고 답할 수 있는 정직한 AI로 품질 사고 예방
기업 지식의 민주화
- 베테랑 엔지니어의 경험적 지식을 문서화하고 검색 가능하게 전환
- 신입 직원도 자연어 질문만으로 수십 년간 축적된 기업 지식에 접근
- 부서 간 정보 사일로를 해소하여 조직 전체의 지식 공유 문화 촉진
온프레미스 완전 독립 운영
- 임베딩 모델과 LLM 모두 기업 내부 서버에서 동작, 인터넷 연결 불필요
- 방산, 반도체, 제약 등 보안 등급이 높은 산업에서 안심 사용
- 외부 API 의존성이 없어 클라우드 서비스 장애에 영향받지 않는 고가용성
멀티모달 문서 처리
- 텍스트뿐 아니라 테이블, 수식, 다이어그램 내용까지 인식하고 인덱싱
- finetree-OCR 연동으로 스캔 문서, 손글씨 메모, 도면 주석까지 검색
- 설비 매뉴얼의 회로도나 P&ID 다이어그램 설명 텍스트 자동 연결
점진적 학습 최적화
- 사용자 검색 패턴과 클릭 행동 분석으로 랭킹 알고리즘 지속 개선
- 도메인 전문가 피드백을 반영하는 Expert-in-the-Loop 방식 지원
- 기업 고유 기술 용어와 약어를 자동 학습하여 검색 정확도 향상
정형-비정형 데이터 융합
- finetree-SQL의 정형 데이터 질의와 RAG의 비정형 문서 검색을 하나로 통합
- “불량률 원인과 대책은?”에 수치 데이터와 매뉴얼 내용을 함께 제공
- 데이터 기반 분석과 문서 기반 지식을 결합한 깊이 있는 인사이트 생성
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