- 키워드의 한계를 넘어, 의미를 이해하는 AI 검색
윤컴즈 AI Search -
벡터 기반 검색과 생성형 AI를 결합해, 실제로 찾고자 하는 정보를
자연어로 빠르고 정확하게 제공합니다.
대부분의 공공기관·민간 검색엔진은
아직도 키워드 중심의 서비스를 제공합니다.
그러나 사용자가 원하는 건 “단어가 포함된 결과”가 아닌 “의도에 맞는 답변” 입니다.
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벡터 DB
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RAG
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멀티 LLM Ops
윤컴즈 AI Search는 벡터DB + RAG(검색증강생성) + 멀티 LLM Ops 기반의 하이브리드 검색 구조로,
데이터를 벡터화하고 의미 단위로 연결해 신뢰성 있는 검색결과와 생성형 답변을 동시에 제공합니다.
데이터를 벡터화하고 의미 단위로 연결해 신뢰성 있는 검색결과와 생성형 답변을 동시에 제공합니다.
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하이브리드 검색 의미 기반 탐색 제공 -
내부 데이터 기반 응답 정확성과 보안 강화 -
실시간 요약·키워드 빠른 인사이트 도출 -
멀티 LLM Ops 대규모 환경 확장성 확보
서비스 특징
- 하이브리드 검색 정확성
- 키워드와 벡터 기반 검색을 결합해 질문의 의미와 맥락까지 반영한 검색 결과를 제공합니다.
- 신뢰성 있는 생성형 답변
- RAG 기술을 활용해 내부 데이터만을 근거로 답변을 생성하여, 환각현상을 최소화합니다.
- 확장 가능한 아키텍처
- 멀티 LLM Ops 구조와 GPU 최적화를 통해 대규모 환경에서도 안정적이고 유연한 확장이 가능합니다.
- 한국어 최적화
- 자체 형태소 분석기를 적용해 정밀한 한국어 검색을 지원합니다.
- 운영 편의성
- 웹 기반 관리도구로 로그, 검색 이력, 데이터 관리까지 손쉽게 수행할 수 있습니다.
윤컴즈 AI Search의 주요 기능
- 의미 기반 검색
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- 벡터DB를 활용한 의미 검색과 키워드 검색을 동시에 지원
- 문장·문서 간 유사도 계산으로 맥락을 이해한 검색 결과 제공
- 검색증강생성(RAG) 답변
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- 내부 데이터와 연결된 생성형 AI 답변 제공
- 문서 내 근거와 함께 답변을 생성해 신뢰성 강화
- 문서 요약 및 키워드 추출
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- 대용량 문서에서 핵심 내용 자동 요약
- 주요 키워드 추출로 빠른 인사이트 확보
- 멀티 모달 검색 지원
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- 텍스트 뿐만 아니라 PDF, HWP, 이미지(옵션) 등 비정형 데이터 검색
- 암호문서 처리 및 인덱싱 기능 제공
- AI Agent 기능
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- Text-to-SQL 기능으로 ERP·DB를 자연어로 질의 가능
- Similarity Search 기반 지식 탐색 및 추천 지원
- 대시보드와 리포트 제공
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- 검색 로그, 이력, 트래픽 현황 실시간 모니터링
- 사용자 패턴·검색 품질 분석 결과를 시각화 리포트로 제공
- 운영자 관리 기능
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- 사용자 정의 사전 관리 및 데이터 동기화 지원
- 서비스 구성 데이터의 엑셀 업·다운로드로 손쉬운 배포 가능
지원사양
윤컴즈 AI Search는 프로텐 엔진을 사용하고 있습니다.
- 권장사양
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- CPU : 8core
- Memory : 64G 이상
- Disk : SSD 1TB 이상
- GPU 사양 : NVIDIA L40S(48GB) 이상
- 운영환경
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- WAS : Apache Tomcat 9.x 이상, JEUS 8.x 이상, WebLogic 12c 이상
- OS : Ubuntu 22.04 이상, RHEL 8 이상
- DB : VectorDB + MySQL 호환
자주 하는 질문
Q.
한글·PDF·HWP 등 비정형 문서도 검색되나요?
A.
네. 다양한 비정형 문서를 벡터화하여 검색·생성 응답에 활용합니다.
Q.
ChatGPT처럼 대화형 답변이 가능한가요?
A.
네. 내부 데이터에 RAG 기반으로 연결되어, 환각을 최소화한 답변을 제공합니다.
Q.
GPU는 반드시 필요한가요?
A.
네. 벡터 임베딩·LLM 연동을 위해 GPU가 필수입니다. 규모에 맞는 권장 사양을 제공합니다.
Q.
LLM(언어모델)을 교체하거나 변경할 수 있나요?
A.
네. 멀티 LLM Ops 구조를 지원하기 때문에, 설치형 오픈소스 LLM과 외부 API 기반 LLM 모두 연동할 수 있으며, 필요 시 모델 교체나 혼합 운영도 가능합니다. 데이터 민감도와 서비스 환경에 맞게 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.
Q.
이중화 구성이 가능한가요?
A.
네. 3식 이상의 이중화 구성 가능하며, 서비스 요구사항에 따라 아키텍처를 제안합니다.
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