질의 방식
자연어 탐색
답변 근거
RAG 기반 출처 연결
배포 환경
내부망·프라이빗
왜 필요한가
자료는 많은데 필요한 근거를 찾기 어려울 때
- 01범용 LLM만으로는 조직 내부 용어와 조사 맥락을 충분히 반영하기 어렵다
- 02민감한 자료를 외부 API로 보내기 어려워 활용 방식이 제한된다
- 03사건 기록, 보고서, 증거 자료, 참고 문서가 여러 저장소에 흩어져 탐색 비용이 크다
- 04담당자마다 검토 방식과 보고서 정리 방식이 달라 결과 품질 편차가 생긴다
운영 방식
- 01
도메인형 질의 환경 구성
업무 용어와 문서 형식에 맞는 프롬프트 체계와 모델 운영 정책을 구성해 질문 의도를 안정적으로 해석한다.
- 02
RAG 검색
사건 DB, 문서 저장소, 참고 자료를 인덱싱해 질문 시 관련 문서를 먼저 찾고 필요한 근거를 함께 불러온다.
- 03
자연어 질의
담당자가 평문으로 질문하면 시스템이 관련 자료와 맥락을 엮어 검토에 필요한 후보 정보를 정리한다.
- 04
근거 중심 응답 정리
응답에는 관련 문서 요약, 출처, 비교 포인트, 후속 검토 항목을 함께 제시해 사람이 판단하기 쉽게 정리한다.
핵심 기능
5개 핵심 기능
- 01자연어 질의 기반 자료 탐색과 요약
- 02RAG 기반 근거 문서 검색과 출처 연결
- 03유사 사례 비교와 검토 포인트 정리
- 04권한 분리와 감사 로그 중심의 안전한 운영
- 05내부망과 프라이빗 환경에 맞춘 배포 구성
활용 사례
실제 업무에 적용하는 방식.
연계 가능한 데이터 소스와 지식 저장소
- 사건 관리 DB와 업무 시스템
- 판례·규정·매뉴얼 문서 저장소
- 증거 자료와 디지털 포렌식 아카이브
- 외부 수집 데이터와 공개 정보 저장소
- Vector DB (Milvus · Qdrant · pgvector)
보안 · 컴플라이언스
- 내부망 또는 프라이빗 환경 중심 배포 지원
- 부서, 역할, 사건 단위의 접근 권한 분리
- 질의, 응답, 참조 문서 이력을 감사 로그로 기록
- 응답에 근거 문서와 출처를 함께 제시
- 민감 정보 마스킹과 저장소 단위 접근 정책 설정
FAQ
- Q. 답변 신뢰성은 어떻게 확보하나요?
- 질문마다 관련 문서를 먼저 검색해 근거와 함께 응답하도록 구성하고, 사람이 바로 확인할 수 있도록 출처를 함께 보여준다.
- Q. 외부 LLM API 없이 운영할 수 있나요?
- 민감한 자료를 다루는 환경을 고려해 내부망이나 프라이빗 환경 중심으로 운영 구성을 설계할 수 있다.
- Q. 어떤 모델과 구성을 쓰나요?
- 업무 특성, 보안 기준, 하드웨어 환경에 맞춰 오픈웨이트 모델과 검색 구성을 조합해 설계한다.
- Q. 기존 사건 DB와 통합 가능한가요?
- 주요 데이터베이스와 문서 저장소는 표준 연계 방식으로 연결할 수 있고, 비표준 시스템은 별도 수집 경로를 설계한다.
- Q. 현업 사용자는 얼마나 빨리 적응할 수 있나요?
- 자연어 질의를 중심으로 동작해 진입 장벽은 낮은 편이며, 조직별 용어와 화면 흐름에 맞춰 초기 사용 가이드를 함께 설계한다.