RAG
지금 필요한 근거를 찾아옵니다.
새 문서를 다시 학습시키지 않고, 사용자가 볼 수 있는 원문에서 관련 문장과 위치를 검색합니다.
- 법령·판례·특허 원문
- 매뉴얼·업무 규정
- 사건·고객·프로젝트 자료
근거는 우리 자료에서,
답변도 우리 기준으로.
실시간 설비 데이터부터 새 법령·특허와 업무 문서까지, 판단에 필요한 근거는 그때그때 찾습니다. 반복해서 검증된 작성·분류·검토 방식은 AI가 익혀, 매번 처음부터 다시 설명하지 않아도 되는 조직 맞춤 AI를 제안합니다.
AI가 만든 답,
사람이 매번
다시 고치고 있나요?
자료를 넣는 것만으로는 조직이 일하는 방식까지 전달되지 않습니다.
최신 문서를다시 찾고
우리 조직의 문서 형식으로다시 쓰고
빠진 항목과 표현을다시 고칩니다
문제는 자료의 양이 아닙니다.
찾아야 할 근거와 익혀야 할 기준을 구분하지 않았기 때문입니다.
찾는 AI와
익히는 AI를 나눕니다.
RAG와 Fine-Tuning은 경쟁하는 기술이 아닙니다. 서로 다른 문제를 해결하고 하나의 업무 흐름에서 만납니다.
자료와 방식이하나의 초안으로→
Fine-Tuning
우리 조직의 결과 기준을 익힙니다.
검증된 사례와 수정 이력에서 조직이 반복하는 구조, 분류 기준과 표현 방식을 모델에 반영합니다.
- 문서 구성과 문체
- 항목 분류와 상태값
- 검토 순서와 누락 점검
좋은 답에서 멈추지 않습니다.
찾은 근거와 조직의 기준을 검토·승인·저장 과정에 연결합니다.
- 자료 수집
- 근거 검색
- 조직 형식
- 전문가 검토
- 승인·저장
채팅을 넘어,
우리 조직의 지식을 학습하고 활용하는 AI.
워크스페이스에서 자료와 권한을 관리하고, RAG의 인덱싱 상태와 Fine-Tuning의 학습·평가 과정을 화면으로 확인합니다.
RAG
어떤 자료가 검색 가능한지 확인합니다.
문서와 임베딩의 처리 상태를 보고, 새 자료를 다시 학습하지 않고 지식에 반영합니다.
Fine-Tuning Plugin
업무 원본을 학습할 수 있는 데이터로 준비합니다.
XML·HTML·JSON·TXT 같은 원본을 한곳에서 변환하고, PT와 SFT 중 학습 목적에 맞는 데이터셋으로 연결합니다.
같은 AI 기반 위에,
산업마다 다른 전문성을 쌓습니다.
산업마다 필요한 근거와 반복되는 판단 방식이 다릅니다. 무엇을 RAG로 찾고, 무엇을 Fine-Tuning으로 익힐지 업무별로 구분합니다.
| 업종 | RAG로 찾는 것 | Fine-Tuning으로 익히는 것 | 사람이 결정하는 것 |
|---|---|---|---|
법률·특허근거를 놓치지 않는 전문 문서 | 최신 법령·판례·특허 원문과 사건 자료 | 소장 구조·청구항 비교표·검토 문체 | 법률 전략·특허성 판단·최종 제출 |
제조·설비현장 기록을 조치 가능한 보고로 | 매뉴얼·점검 이력·오류 코드·설비 문서 | 이상 분류·조치 보고서·현장 용어 | 고장 원인 확정·정비와 가동 결정 |
의료·연구원자료와 연구 형식을 함께 유지 | 원자료·프로토콜·연구 문서·근거 논문 | CRF 서술·분류 기준·검토 양식 | 의학적 판단·대상자 안전·연구 승인 |
금융·보험규정과 조직 심사 기준을 한 흐름으로 | 상품 약관·규정·고객 제출 자료 | 심사 항목·사유서·위험 분류 형식 | 승인·거절·예외와 위험 판단 |
교육·콘텐츠자료는 새롭게, 결과는 우리답게 | 교재·과정 자료·최신 참고 콘텐츠 | 피드백 문체·평가표·콘텐츠 구성 | 교육 목표·평가·출판 결정 |
대표 업무 하나로 보면,
차이가 더 선명합니다.
AI가 결론을 대신하게 하지 않습니다. 근거와 조직의 기준이 만난 초안을 전문가가 검토하고 결정할 수 있도록 전달합니다.
발명 자료
발명신고서·명세서·도면·청구항
현재 특허 정보
KIPRIS 후보와 공개·등록 정보, 선행문헌 원문
우리 비교 형식
청구항 요소 분해와 검토표 구조
근거가 연결된 비교 초안
전문가가 확인할 문헌·요소·추가 조사 항목
신규성·진보성·침해 여부와 최종 제출 판단은 변리사와 담당 전문가가 수행합니다.
우리 조직에 Fine-Tuning이 필요한지
검토해보세요
최신 문서를 찾고 답하는 문제라면 RAG부터 시작합니다. 검증된 결과가 충분히 쌓였고 같은 기준을 반복해서 적용해야 할 때 Fine-Tuning을 검토합니다.
RAG부터 시작할 때
- 자료가 자주 바뀐다
- 원문과 출처가 중요하다
- 질문마다 찾아야 할 사실이 다르다
Fine-Tuning을 검토할 때
- 검증된 우수 사례가 반복된다
- 정해진 구조와 분류 기준이 있다
- 같은 오류를 계속 수정하고 있다
아직 사람이 맡아야 할 때
- 법적·의학적 최종 판단
- 근거가 부족한 새로운 예외
- 책임이 따르는 승인과 실행
학습보다 먼저,
좋은 결과의 기준부터 정합니다.
- 대표 업무 선정
반복되며 평가 가능한 업무 하나를 고릅니다.
- 자료와 기준 분리
검색할 최신 지식과 학습할 우수 사례를 나눕니다.
- 학습 전 기준 측정
현재 모델의 오류와 전문가 수정 시간을 기록합니다.
- 소규모 학습·평가
같은 평가셋으로 형식·누락·근거를 비교합니다.
- 제한 적용과 개선
전문가가 승인한 범위부터 적용하고 수정 사례를 축적합니다.
우리 조직이 가장 잘하는 일 하나부터,
AI가 익힐 수 있게 만듭니다.
보유 문서와 우수 사례를 살펴보고, RAG로 해결할 부분과 Fine-Tuning이 필요한 부분, 전문가 승인 지점을 함께 구분합니다.