AI 에이전트
도메인 적응형 RAG 에이전트 솔루션
Domain-Adaptive RAG Agent Solution
고객사의 데이터(제품 DB, 문서, FAQ 등)를 벡터화하고, 멀티 에이전트 시스템과 LLM을 결합해 사용자 질의에 근거 기반 맞춤형 응답을 자동 생성합니다.
도메인에 종속되지 않으며, 데이터만 교체하면 다양한 산업에 적용 가능합니다.
Reasoning on your data
근거 기반 응답 · 멀티 에이전트 협업
RESEARCH & VALIDATION
RAGAS 프레임워크와 스킨케어 도메인 질의 500건으로 검색·생성 품질을 자체 테스트했습니다. 응답을 검색 근거에 고정해, 그럴듯한 문장이 아니라 인용 가능한 답을 만듭니다.
연구 블로그Why
그럴듯한 답이 아니라 근거 있는 답
RAG 기반 지능형 검색
의미 기반 벡터 검색으로 응답을 검색 근거에 고정 — 충실도(Faithfulness)를 검증 지표로 사용
멀티 에이전트 협업
Planner → Retrieval → Context → Response 단계적 처리
대화 맥락 유지
이전 대화 내용을 반영한 일관된 응답
도메인 독립적 확장
데이터와 프롬프트만 교체하면 새 도메인에 즉시 적용
다국어 지원
한국어 · 영어 · 일본어 · 중국어
How It Works
문서에서 응답까지 세 단계
데이터 전처리
원본 데이터(PDF · CSV · 카탈로그) → 카테고리 분류·청크 분할 → multilingual-e5-large 임베딩 → FAISS 인덱스 저장
검색 (Retrieval)
자연어 질의 → 동일 임베딩 모델로 벡터화 → 의미적으로 가장 유사한 Top-K 문서를 밀리초 단위로 검색
에이전트 기반 응답 생성
Planner(의도 분석) → Retrieval(검색 결과 선별) + Context(대화 이력 관리) → Response(Qwen3 LLM, 근거 기반 최종 응답)
Applications
데이터만 바꾸면 산업이 바뀝니다
Features
주요 기능
RAG 기반 지능형 검색 (의미 기반 벡터 검색)
멀티 에이전트 협업 워크플로우
대화 맥락 유지 (Context Management)
도메인 독립적 확장
다국어 지원 (한 / 영 / 일 / 중)
자동 데이터 수집 파이프라인 (웹 크롤링 · API 연동 · PDF 파싱)
Method
그럴듯한 답이 아니라, 검증하는 방식
성능을 숫자 하나로 요약하기보다, 무엇으로·어떻게 검증하는지를 공개합니다. 표준 평가 프레임워크 RAGAS와 스킨케어 도메인 질의-정답 500건으로 검색·생성 품질을 자체 테스트하고, 고객 데이터로 벡터 DB를 재구성하면 도메인에 맞춰집니다.
RAGAS
표준 평가 프레임워크
검색·생성 품질을 공개 지표로 측정
질의 500건
자체 구축 테스트셋
스킨케어 도메인 질의–정답 쌍
데이터 교체
도메인 재적응
고객 문서로 벡터 DB 재구성 후 재평가
검색(Retrieval)
| 지표 | 무엇을 보는가 |
|---|---|
| Context Precision | 검색된 문서 중 실제 관련 문서의 비율 |
| Context Recall | 필요한 관련 문서를 빠짐없이 검색했는지 |
| Retrieval F1 | 정밀도와 재현율의 균형 — 놓침과 잡음 사이 |
생성(Generation)
| 지표 | 무엇을 보는가 |
|---|---|
| Faithfulness | 응답이 검색된 근거에 충실한가 (환각 억제) |
| Answer Relevancy | 응답이 사용자 질의에 적합한가 |
Stack
기술 스택
딥러닝
RAG / 에이전트
백엔드 / 인프라
프론트엔드
Process
도입 프로세스
데이터 수집
고객사 데이터 수집 · 정제
벡터 DB 구축
청킹 · 임베딩 · 인덱싱
에이전트 구성
도메인 맞춤 프롬프트 설정
챗봇 배포
웹 인터페이스 제공
운영 · 개선
피드백 반영 · 모델 업데이트