Q-RAG의 특별함
Q-RAG의 품질은 네 가지에서 나옵니다.
문서를 정확하게 읽는 기술
정확한 문서 인식이
정확한 답변으로
지식을 직접 고치고 관리하는 도구
쌓인 문서를
바로 답하는 지식으로
업무에 맞춰 다듬은 자체 LLM
업무 목적에 맞게 최적화하고
가볍게 운영하는 모델
하나로 이어진 구성
문서 인식부터 답변 생성까지
한 흐름으로 연결된 RAG
기술 구성도
비정형 데이터를 지식으로, 지식을 답변으로. 문서를 읽는 것 부터 답을 만드는 단계까지 하나로 이어집니다.
스캔 문서와 이미지, PPT·Word·Excel·한글(HWP) 문서를 읽어 구조를 인식합니다. 인식한 내용은 지식 저장소에 쌓여 관리·편집됩니다.
질문이 들어오면 벡터 검색과 키워드 검색으로 근거를 찾고, LLM이 그 근거로 답변을 만듭니다.
주요 기능
01
다양한 문서 포맷 지원
복잡한 변환 과정 없이, 어떤 문서라도 원클릭으로 깔끔한 텍스트로 추출합니다. 정확하게 읽은 문서가 정확한 답변의 바탕이 됩니다.
✔️ 이미지 파일 OCR을 통한 레이아웃·테이블 인식, 텍스트 변환
✔️ 오피스·한글(HWP) 문서의 텍스트 변환·문서구조 인식·단락 분할
✔️ PDF·Word·이미지 등 스캔 문서도 OCR로 정확하게 텍스트화
02
지식 저장소 및 관리도구
지식 저장소에 데이터를 저장하고, 필요한 대로 직접 가공·편집할 수 있습니다.
✔️ 지식 관리·편집·공유·문서 관리·연계 설정·통계 관리 기능 제공
✔️ 쌓인 데이터를 화면에서 바로 조회하고 관리·편집 가능
✔️ 구축한 지식저장소 데이터 기반의 RAG 답변 출력
03
의미 기반 청킹 및 하이브리드 검색
키워드 검색과 벡터 검색 결과를 재정렬해 정확도와 관련성이 높은 정보를 제공합니다.
✔️ 목차 단위 청킹 및 오버랩 청킹 알고리즘으로 문장 의미 유지
✔️ 벡터 검색과 키워드 검색 결과의 재정렬을 통한 하이브리드 검색
✔️ 높은 정확도와 관련성을 갖는 정보 결과 제공
04
LLM 및 프 롬프트 관리
원하는 유형의 답변을 유도하고, 각종 LLM과 유연하게 연계할 수 있습니다.
✔️ 파인튜닝·강화학습·프롬프트 튜닝 기능 제공
✔️ 질의 확장, 참조 정보 검색·재정렬, 프롬프트 생성, LLM 기반 답변 생성
✔️ 각종 상용·오픈소스 LLM 및 자체 학습 모델과 유연하게 연계
05
하이브리드 답변 시스템
RAG 기반 답변과 정제 답변을 결합해 신뢰도 높은 응답을 제공합니다.
✔️ 비정 형 데이터를 구조화해 지식 저장소에 통합
✔️ 답변의 근거가 되는 데이터 정보 및 요약 함께 제시
✔️ 대화 맥락 유지 및 유사 질문 제시로 탐색 경험 강화
활용 사례
주제
성과
한국수력원자력(주)
한수원형 생성형 AI 구축 (AI 서비스)
생성형 AI의 핵심인 의미 검색 기술을 구현했습니다. 도메인 데이터로 벡터 모델을 튜닝해 맞춤형 검색을 만들고, 리랭킹 모델로 검색 정확도를 극대화했습니다.
주제
성과
대한법률구조공단
인공지능 기반 One-Stop 법률구조서비스 플랫폼 구축
문장형 질문만으로 복잡한 법률 용어 정보를 탐색하고, RAG 기반으로 법적 근거와 출처정보를 함께 제시해 신뢰도 높은 답변을 지원합니다.
주제
성과
경찰청
AI 기반 범죄수사 지원 (범죄수사 특화 sLLM)
범죄수사 죄종별 특화 sLLM을 구축하고 학습데이터·수사자료를 구조화해 '수사결과 보고서' 작성을 지원합니다.
자주 묻는 질문
Q-RAG 도입을 검토할 때 가장 많이 받는 질문을 정리했습니다.