RAG 기반 엔터프라이즈 AI 챗봇
AI
RAG
제작연도
2024
분야
AI
단순 정보 검색을 넘어, '추론'하고 '이해'하는 AI 챗봇
기존의 RAG 챗봇은 환각(Hallucination) 현상과 사용자의 숨은 의도를 파악하지 못하는 한계를 보였습니다. 인벡터는 자체 개발한 차세대 RAG 아키텍처를 통해 이 문제를 해결했습니다. 단순 키워드 매칭을 넘어, 문맥을 깊이 이해하고 방대한 법규 및 내규 자료를 기반으로 복합적인 추론까지 수행하여, 인간 전문가 수준의 정확하고 논리적인 답변을 제공합니다.
지능형 하이브리드 검색과 지식 그래프로 정확도를 99%까지 끌어올리다
정확한 답변은 정확한 자료 검색에서 시작됩니다. 인벡터는 의미 기반의 벡터 검색과 키워드 검색을 결합한 하이브리드 서치 엔진을 탑재하여 검색 정확도를 극대화했습니다. 또한, 위계 없는 데이터를 지식 그래프 형태로 재구조화하고 도메인에 특화된 언어 모델을 파인튜닝하여, 아무리 복잡하고 애매한 질문에도 가장 연관성 높은 정보를 찾아내 답변의 신뢰도를 보장합니다.
invector의 역할
환각 현상을 억제하고 추론 능력을 극대화하는 RAG 아키텍처 설계 및 구축
검색 정확도 향상을 위한 지능형 하이브리드 검색 엔진(벡터+키워드) 개발
도메인 특화 언어 모델(sLLM) 파인튜닝을 통한 응답 품질 고도화
방대한 내부 자료의 지식 그래프 변환 및 데이터 구조화
법규/회칙/내규 기반 복합 추론 어시스턴트 기능 구현
