1) 문제점
- 사내 문서가 여러 저장소(개인 PC, 부서 서버, 메신저, 클라우드 등)에 분산되어 있어 필요한 정보를 빠르게 검색하기 어려운 환경
- 동일하거나 유사한 내용임에도 파일명이 다르면 검색이 되지 않아 문서 활용 효율이 저하됨
- 개인 PC에 저장된 문서가 퇴사 또는 부서 이동 시 유실되어 업무 연속성이 저해되는 문제 발생

2) 프로젝트 목표
- 여러 저장소에 분산된 문서를 하나의 시스템에서 통합 검색할 수 있는 환경 구축
- AI 기반 문서 분석을 통해 사용자 질문에 대해 즉시 답변이 가능한 질의응답 기능 구현
- 퇴사·부서 이동과 무관하게 문서를 안전하게 보관·관리할 수 있는 중앙화된 문서 관리 시스템 구축

3) 주안점
- 파일명뿐만 아니라 문서 내용 분석을 통한 정확한 검색 결과 제공
- 문서 중앙화 및 접근성 개선을 통해 업무 연속성과 협업 효율 향상
- SAAS로 서비스 함으로 개별 개발에 따른 부담 해소

○ 포트폴리오 소개
- 서비스 카테고리 : AI · SaaS · 문서관리 · 업무자동화
- 메인 타깃 : 중소기업, 교육기관, 연구소, 내부 문서가 많은 조직
- 서비스 개요 : AI 문서 검색과 질의응답을 제공하는 RAG 기반 AI SaaS 플랫폼입니다.
- PDF·매뉴얼·보고서·사내 규정 등의 문서를 AI가 학습하여 사용자가 자연어로 질문하면 즉시 답변을 제공하며, 단순 챗봇이 아닌 문서 근거 기반 RAG 구조를 적용하여 실무 활용도를 높였습니다.

○ 작업 범위
- 서비스 아키텍처 및 멀티테넌트 SaaS 구조 설계
- DB 모델링 및 사용자·권한(RBAC) 설계
- AI RAG 파이프라인 설계 및 구현
- 문서 업로드·분석·벡터화 처리 시스템 개발
- Front-end 개발 (사용자 화면 / 관리자 페이지)
- Back-end API 개발
- 서버 및 인프라 구축 (온프레미스 및 클라우드 환경 대응)

○ 지원 환경
- 반응형 웹 (PC / Tablet / Mobile)
- 웹 기반 SaaS
- 사내 서버 설치형(On-Premise) 지원

○ 주요 업무 및 기능
△문서 관리
- PDF, DOCX, TXT 등 다양한 문서 업로드 지원
- 대용량 문서 자동 분할 및 AI 임베딩 처리
- 문서별 접근 권한 설정

△ AI 질의응답
- 업로드 문서 기반 자연어 질의응답
- 문서 근거 기반 응답 제공
- 대화 히스토리 관리

△ 멀티테넌트 SaaS
- 테넌트별 데이터 완전 분리
- 사용자 역할 및 권한 관리
- 사용량 제한 및 플랜별 기능 제어

△ 관리자 기능
- 사용자 및 권한 관리
- 문서 및 AI 사용량 통계
- 테넌트별 서비스 설정 관리


○ 주안점
- 데이터 보안과 독립성 테넌트별 데이터 완전 분리 구조를 적용하여 기업 및 기관의 내부 문서가 외부로 노출되지 않도록 설계하였습니다.
- AI 응답의 신뢰성 단순 LLM 응답이 아닌 RAG 구조를 적용하여 실제 문서 근거 기반의 답변을 제공함으로써 실무에서 바로 활용 가능한 정확도를 확보했습니다.
- 확장성과 유지보수 용이성 기능 확장과 커스터마이징이 용이한 구조로 설계하여 조직 규모 확대 및 추가 요구사항에도 유연하게 대응할 수 있습니다.
- 업무 효율 중심 설계 문서 검색 시간 단축, 내부 지식 자산의 체계화, 신규 인력 교육 비용 절감 등 실제 업무 효율 향상에 초점을 맞추어 개발되었습니다.