AI를 제대로 활용하려면 AI가 참고할 수 있는 회사 지식이 필요합니다.
로아메타는 사내 문서와 업무 노하우를 정리하고, AI가 활용할 수 있는 업무 데이터베이스를 만든 뒤,
질문에 대해 근거를 바탕으로 답변하는 AI/RAG 시스템을 구축합니다.
일반 AI는 회사 내부 문서를 모릅니다.
잘못된 답변, 즉 환각(hallucination)이 발생할 수 있습니다.
최신 정책이나 매뉴얼을 반영하기 어렵습니다.
답변의 근거를 확인하기 어렵습니다.
직원마다 같은 질문을 반복하게 됩니다.
고객응대, 인수인계, 교육 자료가 사람마다 다르게 전달됩니다.
문서를 넣는 것만으로 끝나지 않습니다. 검색 정확도와 운영 가능성을 위해 아래 작업을 함께 진행합니다.
회사 문서의 형식, 최신성, 중복 여부, 업무 범위를 확인합니다.
PDF, 워드, 엑셀, 텍스트 자료를 AI가 읽기 쉬운 형태로 정리합니다.
문서를 적절한 단위로 나누어 검색 정확도를 높입니다.
부서, 업무, 문서 종류, 날짜, 버전 등의 정보를 붙입니다.
ChromaDB 등 벡터DB에 문서를 저장해 의미 기반 검색이 가능하게 합니다.
샘플 질문으로 검색 결과와 답변 품질을 테스트합니다.
답변이 어떤 문서를 바탕으로 생성되었는지 확인할 수 있게 합니다.
문서 추가, 수정, 업데이트, 권한 관리까지 고려합니다.
자료 확인부터 데모·보고서 제공까지 체계적으로 진행합니다.
자료 샘플 확인
업무 범위 선정
문서 전처리
ChromaDB 적재
검색 테스트
보고서 또는 데모 제공
프로젝트 규모와 보안 요구에 따라 벡터DB와 LLM, 서버 구조는 달라질 수 있습니다. 초기 MVP는 가볍게 시작하고, 운영 시스템은 Pinecone, pgvector 등으로 확장할 수 있습니다.
AX Explore, AX Build, AI Feature Build 중 어떤 방식이 맞는지 함께 정리해드립니다.