RAG 구축 서비스

"도입비용은 낮추고, 정확도는 기업 수준으로"직접 개발한 RAG 엔진으로 정확도와 안정성을 보장합니다.실서비스 RAG 파이프라인·Faiss/Milvus VectorDB 직접 개발대규모 문서 처리, 검색 정확도 튜닝, Llama.cpp·OpenAI·Gemini 연동 가능Whisper/STT·TTS 등 음성 기능 연동까지 가능한 End-to-End AI 개발자RAG 전문 엔지니어의 강점1. 고정확도 지식 검색 엔진 전문가자체 개발한 Chunking·Embedding·Vector Search 구조 적용Faiss·Milvus 기반 VectorDB 구축Hybrid Search / Re-Rank / Metadata Query 가능2. 완전 프라이빗 환경 구축 가능기업 내부망/폐쇄망에서도 완전 독립형 구축Docker·Kubernetes 기반 배포Llama.cpp 기반 자체 LLM 연동 외부 비용 ZERO3. 문서 형태 무관 자동 학습PDF / DOCX / TXT / HTML / DB 자료 모두 처리대량 문서 자동 임베딩 파이프라인 구축웹 크롤링·API 데이터 병합 가능4. 실제 개발자가 만드는 실전형 품질Boost.Beast 기반 고성능 API 서버 개발 경험병렬 임베딩·큐 기반 처리로 속도 최적화장기간 안정적으로 운영되는 RAG 인프라 설계기대 효과문서 검색 속도 최대 95% 단축내부 문의/CS 부담 70% 감소직원 교육·지식 전달 효율 대폭 향상데이터 외부 유출 없이 사내에서만 AI 활용 가능🧩 선택 옵션(추가 비용)카카오톡/네이버 톡톡 연동Whisper STT / TTS 음성 챗봇문서 자동 업로드/Sync 기능SSL 보안 인증관리자 Web UI 제작PEFT LoRA 적용(파인튜닝은 별도 견적)이런 분께 추천합니다사내 문서 검색 정확도를 개선하고 싶은 기업외부 API 없이 완전 폐쇄형 RAG가 필요한 보안 환경초기 PoC를 빠르게 만들어보고 싶은 스타트업개인 연구·프로젝트용 RAG가 필요한 개발자고객의 데이터가 외부로 나가지 않는 안전한 AI 검색 시스템을 구축해드립니다. 빠른 도입, 확실한 성능, 기업 수준 품질을 보장합니다. 1. 상담 및 요구사항 확인– 현재 보유 문서 종류(PDF, DOCX 등), 검색 목적, 보안 요구사항 등을 확인합니다.– 필요 기능(검색 정확도, Hybrid Search, LLM 종류 등)을 함께 정의합니다.2. 구조 설계 및 개발 범위 확정– RAG 구조(Chunk, Embedding, VectorDB, Search Mode)를 설계합니다.– 일정, API 구성, 비용을 확정해 안내드립니다.3. 데이터 수집 및 전처리– 제공받은 문서를 전체 분석해 Chunking 전략을 세우고임베딩 가능한 형태로 자동 정리합니다.– 필요 시 웹크롤링·DB 연동 등 확장 데이터를 함께 처리합니다.4. 임베딩 및 VectorDB 구축– Faiss 또는 Milvus 기반 VectorDB 구조를 구축합니다.– 문서 전체를 임베딩하고 인덱스를 최적화합니다.5. 검색엔진 기능 개발– 의미 검색, 키워드 검색, Hybrid Search 등 필요한 검색 기능을 구현합니다.– LLM(OpenAI·Llama.cpp 등)과 연결해 자연스러운 답변을 생성하도록 구성합니다.6. API 및 시스템 통합– 검색/임베딩/상태확인 등 REST API를 제공합니다.– 내부 서비스나 Web UI·챗봇과 연동할 수 있도록 인터페이스를 맞춰드립니다.7. 테스트 및 성능 검증– 다양한 문서 유형 기반 테스트로 검색 정확도를 검증합니다.– 대량 문서나 긴 문서도 안정적으로 처리되는지 확인합니다.8. 배포 및 전달– Docker 이미지 또는 코드 전체를 전달합니다.– PREMIUM의 경우 Kubernetes 배포와 운영 설정까지 지원합니다.9. 사용법 안내 및 운영 매뉴얼 제공– 입력/검색 방식, API 사용방법, 데이터 추가 방법 등을 안내합니다.– 필요 시 유지보수 또는 기술 지원도 제공합니다. 1. 문서 자료(필수)– PDF, DOCX, TXT 등 RAG에 넣고 싶은 문서들을 준비해주세요.– 초기 버전은 10~20개 정도만 주셔도 충분히 테스트가 가능하며,전체 문서는 후에 한 번에 받아 일괄 처리합니다.2. 문서 목적/사용 시나리오– 어떤 질문을 처리하고 싶은지,– 어떤 사람이 사용할지(직원/고객/파트너 등),– 어떤 업무에 활용할지 알려주시면 정확도 설계에 도움이 됩니다.3. 추가하고 싶은 기능– 의미 검색 / Hybrid 검색 / Re-Rank 필요 여부– LLM(OpenAI, Gemini, Llama 등) 선호 모델– 챗봇, Web UI, API 사용 방식 중 어떤 형태를 원하는지 알려주세요.4. 배포 환경 정보– 로컬/사내 서버/클라우드(AWS·GCP) 중 어떤 환경인지– Docker 사용 여부– 폐쇄망인지 여부(외부 API 사용 불가 등)5. 예산 및 일정– 원하는 일정과 예산 범위를 알려주시면그 안에서 최적의 구조를 제안할 수 있습니다.6. 향후 확장 계획(선택)– 문서 자동 업데이트, 웹 크롤링, DB 연동 등나중에 확장하고 싶은 범위를 알려주시면구조를 확장성 있게 설계해드립니다.