RAG(검색 증강 생성) 기술 기반의 엔터프라이즈급 지능형 Q&A 시스템으로 클라우드 데스크톱 지식을 손쉽게 활용
RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合了检索与生成的AI技术。 系统会先从지식베이스中检索相关文档片段，再将这些内容作为上下文传递给大模型，生成精准的答案。
PDF, Word, TXT 등의 형식을 지원하며 텍스트 내용을 자동으로 분석·추출
긴 문서를 800자 내외의 단락으로 분할하면서 문맥 연관성을 유지합니다.
Embedding 모델로 문서 청크를 벡터로 변환하고 인덱스를 구축
사용자 질문
질문을 벡터화하여 지식베이스에서 유사도 상위 Top-K 문서 조각을 검색
검색된 문서를 컨텍스트로 삼아 Qwen2.5를 호출하여 답변을 생성합니다.
답변과 인용 출처를 반환하여 추적 검증 지원
PDF/Word/TXT 파싱을 지원하며, 자동 청크화와 벡터화를 수행하고 진행 상황을 실시간으로 추적합니다.
문서 청크, 벡터 인덱스, 쿼리 이력 등 9개 테이블을 자동 배포·업그레이드
코사인 유사도 기반 벡터 검색으로 Top-K 설정과 임계값 필터링을 지원합니다.
RESTful API 인터페이스, 스트리밍 출력 및 배치 질의응답 지원
제품 문서, FAQ 등 지식 베이스를 기반으로 사용자의 자주 묻는 질문에 자동 응답하여 고객지원 비용을 낮추고 응답 속도를 높입니다.
사내 문서, 기술 매뉴얼, 운영 규정을 통합 관리하여 직원이 언제든지 조회할 수 있어 업무 효율을 높입니다.
교재와 강의 자료를 지식 베이스로 구축하여 학생이 언제든 질문하고 개인 맞춤 학습 지도를 받을 수 있습니다.
운영 유지보수 문서와 장애 처리 매뉴얼에 대한 지능형 Q&A로 해결책을 빠르게 찾아 장애 복구 시간을 단축합니다.
법규 문서와 제도 규정을 스마트하게 조회하여 업무 운영이 컴플라이언스 요건을 충족하고 감사 추적이 가능하도록 보장합니다.
제품 설명서와 사용자 평가를 기반으로 개인화 추천을 생성하여 사용자 경험과 전환율을 높입니다.