플러스프로젝트 배경
1. 프로젝트 배경
생성형 AI의 기업 도입 가속화: 단순 챗봇을 넘어 실무에 즉시 투입 가능한 도메인 특화(법무, HR, 데이터 분석 등) AI 솔루션에 대한 수요 증가.
사내 데이터 활용의 중요성: 일반적인 AI 모델이 알 수 없는 기업 내부의 지식(규정, 매뉴얼, 보고서)을 기반으로 정확한 답변을 제공하는 환경 구축 필요.
2. 문제점 (Pain Points)
기업 내 산발적인 데이터 관리: 방대한 양의 문서가 여러 부서와 포맷(PDF, HWP, DOCX)으로 흩어져 있어 필요한 정보를 찾고 요약하는 데 많은 시간 소요.
AI 할루시네이션(환각) 리스크: 범용 AI 모델 사용 시 기업 내부 정책과 맞지 않는 부정확한 정보를 답변하여 실무 적용에 한계가 있음.
업무별 특화 도구 부재: 직무마다 필요한 전문 지식이 다름에도 불구하고, 단일화된 인터페이스만 제공되어 업무 효율성이 떨어짐.
3. 프로젝트 주안점 (Key Focus)
RAG(검색 증강 생성) 기반의 신뢰성 확보: 사내 문서를 지식 베이스화하여 AI가 검증된 자료를 바탕으로 답변하도록 설계, 답변의 정확도와 신뢰성을 극대화함.
직무별 전문 에이전트 라이브러리: 법무, 인사, IT 지원 등 부서별 특성에 맞춘 에이전트를 모듈화하여 제공함으로써 사용자 맞춤형 업무 환경 구현.
자동화된 문서 분석 및 리포트 워크플로우: 문서 업로드부터 심층 분석, 요약 리포트 생성(PDF/Word 다운로드)까지의 과정을 원스톱으로 처리하여 반복 업무 혁신.
사용자 중심의 직관적인 관리 UX: 비전문가도 쉽게 AI의 페르소나를 설정하고 지식 데이터를 관리할 수 있도록 시스템 프롬프트 및 인덱싱 상태 시각화.
생성형 AI의 기업 도입 가속화: 단순 챗봇을 넘어 실무에 즉시 투입 가능한 도메인 특화(법무, HR, 데이터 분석 등) AI 솔루션에 대한 수요 증가.
사내 데이터 활용의 중요성: 일반적인 AI 모델이 알 수 없는 기업 내부의 지식(규정, 매뉴얼, 보고서)을 기반으로 정확한 답변을 제공하는 환경 구축 필요.
2. 문제점 (Pain Points)
기업 내 산발적인 데이터 관리: 방대한 양의 문서가 여러 부서와 포맷(PDF, HWP, DOCX)으로 흩어져 있어 필요한 정보를 찾고 요약하는 데 많은 시간 소요.
AI 할루시네이션(환각) 리스크: 범용 AI 모델 사용 시 기업 내부 정책과 맞지 않는 부정확한 정보를 답변하여 실무 적용에 한계가 있음.
업무별 특화 도구 부재: 직무마다 필요한 전문 지식이 다름에도 불구하고, 단일화된 인터페이스만 제공되어 업무 효율성이 떨어짐.
3. 프로젝트 주안점 (Key Focus)
RAG(검색 증강 생성) 기반의 신뢰성 확보: 사내 문서를 지식 베이스화하여 AI가 검증된 자료를 바탕으로 답변하도록 설계, 답변의 정확도와 신뢰성을 극대화함.
직무별 전문 에이전트 라이브러리: 법무, 인사, IT 지원 등 부서별 특성에 맞춘 에이전트를 모듈화하여 제공함으로써 사용자 맞춤형 업무 환경 구현.
자동화된 문서 분석 및 리포트 워크플로우: 문서 업로드부터 심층 분석, 요약 리포트 생성(PDF/Word 다운로드)까지의 과정을 원스톱으로 처리하여 반복 업무 혁신.
사용자 중심의 직관적인 관리 UX: 비전문가도 쉽게 AI의 페르소나를 설정하고 지식 데이터를 관리할 수 있도록 시스템 프롬프트 및 인덱싱 상태 시각화.
프로젝트 성과
RAG 기반 답변 정확도 및 신뢰성 확보
사내 문서 데이터베이스를 활용한 검색 증강 생성(RAG) 기술을 적용하여 AI 할루시네이션을 최소화하고, 기업 내부 정책에 근거한 신뢰도 높은 답변 체계를 구축했습니다.
문서 분석 및 리포트 자동화 프로세스 구축
PDF, HWP 등 다양한 포맷의 문서에서 핵심 인사이트를 추출하고 보고서를 자동 생성하는 기능을 구현하여, 기존 수동 분석 대비 업무 처리 속도를 획기적으로 개선했습니다.
직무 특화 AI 에이전트 라이브러리 개발
법무, 인사, IT 지원 등 부서별 도메인 지식이 반영된 전문 에이전트들을 모듈화하여 제공함으로써 기업 내 다양한 업무 환경에 즉시 도입 가능한 확장성을 확보했습니다.
사용자 중심의 지식 베이스 관리 UX 최적화
비전문가도 손쉽게 지식 데이터를 업로드하고 학습 상태를 모니터링할 수 있는 관리 대시보드를 설계하여, 사내 AI 지식 관리의 진입 장벽을 낮추고 관리 효율성을 높였습니다.
프롬프트 엔지니어링을 통한 페르소나 정밀 제어
시스템 프롬프트 및 변수 설정을 통해 에이전트의 역할과 응답 규칙을 세밀하게 정의함으로써, 기업의 톤앤매너에 부합하는 일관된 사용자 경험(UX)을 제공했습니다.
핵심 기능
직무 특화 AI 에이전트 라이브러리
법무, 인사, 데이터 분석 등 각 도메인에 특화된 AI 파트너를 제공하며, 사용자가 특정 목적에 맞는 에이전트를 즉시 선택하여 대화할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.
RAG 기반 지식 베이스 관리 시스템
PDF, CSV, 웹 링크 등 기업 내부의 비정형 데이터를 업로드하고 학습시켜, AI가 외부 지식이 아닌 실제 사내 데이터를 근거로 답변하게 하는 검색 증강 생성(RAG) 환경을 구축했습니다.
AI 문서 심층 분석 및 자동 리포트
대용량 문서를 AI가 실시간으로 분석하여 핵심 인사이트를 도출하고, 요약된 내용을 PDF나 Word 형태의 정식 보고서로 자동 생성하는 원스톱 워크플로우를 제공합니다.
커스터마이징 가능한 시스템 프롬프트
AI의 역할(Role), 응답 스타일(Tone & Style), 제약 사항(Constraints)을 직접 정의할 수 있는 관리 기능을 통해 기업 고유의 정체성과 보안 정책이 반영된 답변을 생성하도록 제어합니다.
지식 데이터 인덱싱 및 모니터링
업로드된 문서의 텍스트 추출, 토큰 관리, 인덱싱 상태를 실시간으로 시각화하여 데이터 관리의 투명성을 높이고 효율적인 리소스 운영을 지원합니다.
프로젝트 상세
1. 프로젝트 개요
배경: 기업 내 산발적으로 존재하는 비정형 데이터(문서, 위키, DB)를 효율적으로 활용하고, 보안 문제를 해결하면서도 정확한 답변을 제공하는 AI 솔루션의 필요성 증대.
목표: RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 할루시네이션(환각 현상) 없는 정확한 정보를 제공하고, 직무별 특화된 AI 에이전트를 구축/관리할 수 있는 통합 플랫폼 개발.
2. 주요 기능 (Core Capabilities)
- RAG 데이터 통합 및 인덱싱: PDF, DOCX, HWP, CSV 등 다양한 형식의 사내 문서를 실시간으로 분석하고 벡터 데이터베이스화하여 지식 베이스 구축.
- 멀티 에이전트 라이브러리: 인사(HR), 법무, IT 지원, 데이터 분석 등 각 부서 업무에 최적화된 전문 AI 에이전트 제공 및 커스텀 에이전트 생성 기능.
- 프롬프트 엔지니어링 및 제어: 시스템 프롬프트 설정을 통해 에이전트의 페르소나, 응답 규칙, 제약 사항을 세밀하게 조정.
- 엔터프라이즈 보안 및 권한 관리: Private LLM 호스팅 옵션 지원 및 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통한 데이터 유출 방지.
- 문서 분석 및 자동 보고서 생성: 업로드된 대량의 문서를 심층 분석하여 핵심 인사이트 요약 및 Word/PDF 형태의 리포트 자동 생성.
3. 기술 스택 (Technical Stack)
- AI/LLM: GPT-4 / Claude 3 / Open-source LLM (Llama 3 등), LangChain, LlamaIndex
- Data Pipeline: RAG Pipeline, Vector Database (Chroma, Pinecone 등), Text Splitting & Embedding
- Frontend: React / Svelte / Next.js (스크린샷 UI 기반)
- Backend: Python (FastAPI/Django), Node.js (NestJS)
- Infrastructure: Docker, Kubernetes, Private Cloud Hosting
4. 주요 성과 및 기여도
- 데이터 활용성 극대화: 산발적인 사내 지식을 중앙 집중화하여 정보 검색 시간을 60% 이상 단축.
- 정확도 향상: RAG 엔진 최적화를 통해 답변의 출처(Citation)를 명확히 제시하고 답변 신뢰도 확보.
- 운영 효율성: 노코드(No-code) 형태의 에이전트 설정 기능을 제공하여 비개발자도 직무별 AI 비서를 구축할 수 있는 환경 마련.
배경: 기업 내 산발적으로 존재하는 비정형 데이터(문서, 위키, DB)를 효율적으로 활용하고, 보안 문제를 해결하면서도 정확한 답변을 제공하는 AI 솔루션의 필요성 증대.
목표: RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 할루시네이션(환각 현상) 없는 정확한 정보를 제공하고, 직무별 특화된 AI 에이전트를 구축/관리할 수 있는 통합 플랫폼 개발.
2. 주요 기능 (Core Capabilities)
- RAG 데이터 통합 및 인덱싱: PDF, DOCX, HWP, CSV 등 다양한 형식의 사내 문서를 실시간으로 분석하고 벡터 데이터베이스화하여 지식 베이스 구축.
- 멀티 에이전트 라이브러리: 인사(HR), 법무, IT 지원, 데이터 분석 등 각 부서 업무에 최적화된 전문 AI 에이전트 제공 및 커스텀 에이전트 생성 기능.
- 프롬프트 엔지니어링 및 제어: 시스템 프롬프트 설정을 통해 에이전트의 페르소나, 응답 규칙, 제약 사항을 세밀하게 조정.
- 엔터프라이즈 보안 및 권한 관리: Private LLM 호스팅 옵션 지원 및 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통한 데이터 유출 방지.
- 문서 분석 및 자동 보고서 생성: 업로드된 대량의 문서를 심층 분석하여 핵심 인사이트 요약 및 Word/PDF 형태의 리포트 자동 생성.
3. 기술 스택 (Technical Stack)
- AI/LLM: GPT-4 / Claude 3 / Open-source LLM (Llama 3 등), LangChain, LlamaIndex
- Data Pipeline: RAG Pipeline, Vector Database (Chroma, Pinecone 등), Text Splitting & Embedding
- Frontend: React / Svelte / Next.js (스크린샷 UI 기반)
- Backend: Python (FastAPI/Django), Node.js (NestJS)
- Infrastructure: Docker, Kubernetes, Private Cloud Hosting
4. 주요 성과 및 기여도
- 데이터 활용성 극대화: 산발적인 사내 지식을 중앙 집중화하여 정보 검색 시간을 60% 이상 단축.
- 정확도 향상: RAG 엔진 최적화를 통해 답변의 출처(Citation)를 명확히 제시하고 답변 신뢰도 확보.
- 운영 효율성: 노코드(No-code) 형태의 에이전트 설정 기능을 제공하여 비개발자도 직무별 AI 비서를 구축할 수 있는 환경 마련.
사내 지식 베이스를 연동한 기업용 RAG 챗봇 화면입니다. 인사·법률 등 특화 에이전트를 통해 정확한 정보를 제공하며, 근거 문서와 페이지를 명시해 답변의 신뢰도를 높인 직관적인 UI를 구축했습니다.
AI 기반 문서 심층 분석 및 자동 리포트 생성 페이지입니다. 다양한 포맷의 문서 업로드, 분석 상태 관리, 결과물 다운로드 기능을 통합하여 기업 내 방대한 문서에서 핵심 인사이트를 빠르게 도출하도록 구현했습니다.
전문 지식을 갖춘 직무별 AI 에이전트를 제공하는 라이브러리입니다. 법무·HR·데이터 등 도메인별 에이전트 탐색과 맞춤형 커스텀 에이전트 제작 기능을 구현하여 기업 내 AI 활용 접근성과 업무 생산성을 높였습니다.
에이전트의 역할 정의 및 지식 학습 관리 페이지입니다. 프롬프트 설정과 RAG 기술을 활용한 데이터 연동 기능을 구현하여, 기업 맞춤형 답변의 신뢰도와 전문성을 극대화하는 데 집중했습니다.
