기업 전용 ChatGPT RAG 시스템 구축

RAG 시스템이란?RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 귀사의 데이터를 학습하여 ChatGPT처럼 자연스러운 대화로 정보를 제공하는 맞춤형 AI 솔루션입니다. 일반 AI와 달리 100% 귀사의 데이터만을 기반으로 정확한 답변을 생성합니다. 주요 구축 서비스1. 사내 문서 기반 지능형 검색 시스템PDF, Word, Excel, PPT 등 모든 형태의 문서를 AI가 학습수천 개의 문서에서 필요한 정보를 즉시 검색 및 요약규정집, 매뉴얼, 보고서를 자연어로 질문하면 즉시 답변문서 간 연관 정보를 자동으로 연결하여 통합 답변 제공2. 로컬 LLM 모델 구축 (완벽한 보안)Llama, Mistral, Solar 등 오픈소스 모델을 귀사 서버에 직접 설치외부 API 사용 없이 100% 온프레미스 환경에서 작동민감한 데이터의 외부 유출 원천 차단자체 GPU 서버 구축 컨설팅 포함3. ERP/SAP 데이터베이스 연동 챗봇SAP, Oracle, MS SQL 등 기업 DB 직접 연동실시간 재고, 매출, 고객 데이터 조회 및 분석복잡한 SQL 쿼리 없이 자연어로 데이터 질의권한별 접근 제어로 보안성 확보4. 하이브리드 검색 시스템키워드 검색 + 의미 기반 검색 동시 적용벡터 DB (Pinecone, Weaviate, ChromaDB) 구축유사도 기반 intelligent 검색으로 검색 정확도 95% 이상다국어 검색 지원 (한/영/중/일)구현 가능한 활용 사례고객 서비스 자동화24시간 고객 문의 자동 응답 (응답률 90% 이상)제품 매뉴얼 기반 기술 지원 챗봇FAQ 자동 생성 및 업데이트내부 업무 효율화신입사원 온보딩 AI 도우미사내 규정/정책 즉시 검색 시스템부서간 지식 공유 플랫폼데이터 분석 지원매출/재무 데이터 자연어 분석트렌드 리포트 자동 생성KPI 모니터링 및 알림 기술 스택LLM: OpenAI GPT-4, Claude, Llama3, Solar, Gemini프레임워크: LangChain, LlamaIndex, Haystack벡터DB: Pinecone, Weaviate, ChromaDB, FAISS배포: Docker, Kubernetes, AWS/GCP/Azure모니터링: Weights & Biases, LangSmith Phase 1: 요구사항 분석초기 컨설팅화상 미팅을 통한 상세 요구사항 파악현재 데이터 현황 및 인프라 점검목표 KPI 및 기대효과 정의프로젝트 범위 확정 및 일정 수립기술 아키텍처 설계최적 LLM 모델 선정 (성능 vs 비용 분석)인프라 구성안 제시 (클라우드/온프레미스)보안 요구사항 검토POC(Proof of Concept) 범위 결정 Phase 2: 데이터 전처리데이터 수집 및 정제문서 수집 및 디지털화텍스트 추출 및 정제 (OCR 포함)메타데이터 태깅 및 구조화데이터 품질 검증벡터화 및 인덱싱청킹(Chunking) 전략 수립 및 적용임베딩 모델 선정 및 벡터화벡터 DB 구축 및 최적화검색 성능 테스트 Phase 3: 시스템 구현RAG 파이프라인 구축Retrieval 시스템 구현Prompt Engineering 및 최적화Re-ranking 알고리즘 적용답변 생성 및 검증 로직 구현통합 및 API 개발RESTful API 구현웹소켓 실시간 통신 구현인증/권한 시스템 연동로깅 및 모니터링 시스템 구축 Phase 4: UI/UX 구현사용자 인터페이스 개발웹 기반 채팅 인터페이스관리자 대시보드사용 통계 및 분석 화면모바일 반응형 디자인 Phase 5: 테스트 및 최적화성능 검증정확도 테스트 (Ground Truth 대비 90% 이상)응답 속도 최적화 (3초 이내)동시 사용자 부하 테스트엣지 케이스 처리파인튜닝사용자 피드백 반영프롬프트 개선검색 알고리즘 조정모델 파라미터 최적화 Phase 6: 배포 및 안정화프로덕션 배포운영 환경 구축모니터링 시스템 설정백업 및 복구 체계 구축자동 업데이트 파이프라인 구성교육 및 인수인계관리자 교육 (2-3시간)사용자 매뉴얼 제공운영 가이드 문서화Q&A 세션 Phase 7: 유지보수월간 성능 리포트 제공정기 모델 업데이트신규 데이터 추가 학습24시간 기술 지원 1. 데이터 준비필수 준비사항학습용 문서 수집최소 50개 이상의 관련 문서 (권장: 200개 이상)PDF, Word, Excel, PPT, TXT 등 디지털 파일가능한 최신 버전의 문서문서 분류 체계카테고리별 폴더 정리중요도/우선순위 표시버전 관리 정보데이터베이스 연동 시DB 접속 정보 (읽기 권한)테이블 스키마 문서데이터 딕셔너리샘플 쿼리 (있을 경우) 2. 인프라 준비클라우드 환경AWS, GCP, Azure 계정 및 권한예상 월 예산 범위보안 정책 문서온프레미스 환경최소 서버 사양CPU: 16 Core 이상RAM: 32GB 이상 (권장 64GB)GPU: NVIDIA RTX 3090 이상 (로컬 LLM 구동 시)Storage: 500GB SSD 이상네트워크 요구사항방화벽 정책 확인SSL 인증서 (있을 경우)도메인 정보 3. 프로젝트 관리담당자 지정기술 담당자 1명 (IT 부서)업무 담당자 1명 (실무 부서)의사결정권자 연락처커뮤니케이션정기 미팅 가능 시간대선호하는 소통 채널 (Slack, Teams 등)긴급 연락처 4. 요구사항 명세명확한 목표 설정해결하고자 하는 구체적인 문제현재 업무 프로세스 설명기대하는 개선 효과 (정량적 목표)기능 요구사항필수 기능 vs 선택 기능 구분사용자 수 및 동시 접속자 예상다국어 지원 필요 여부 5. 보안 및 컴플라이언스보안 요구사항개인정보 포함 여부데이터 마스킹 필요 범위접근 권한 관리 정책규정 준수사항산업별 규제 사항 (금융, 의료 등)내부 보안 정책감사 로그 요구사항6. 기타 준비사항예산 및 일정프로젝트 예산 범위희망 완료 일정단계별 구축 가능 여부기존 시스템 정보현재 사용 중인 관련 시스템연동 필요 시스템 목록API 문서 (있을 경우) 추가 안내사항준비가 부족하셔도 걱정하지 마세요!초기 컨설팅을 통해 함께 준비해 나갑니다단계적 구축으로 부담 최소화필요시 데이터 수집/정제 대행 가능문의 환영기술적인 부분이 어려우신가요?무료 사전 컨설팅을 통해 도와드립니다맞춤형 제안서를 제공해 드립니다성공적인 프로젝트를 위한 팁작은 범위로 시작하여 점진적 확대명확한 성공 지표 설정적극적인 피드백과 소통충분한 테스트 기간 확보"귀사의 데이터가 곧 경쟁력입니다. RAG 시스템으로 잠자는 데이터를 깨워 AI 시대의 선두주자가 되세요!"