유레카GenAI 솔루션
RAG기반 생성형 AI 솔루션
유레카GenAI를 통해 산재된 정보를 하나로 통합하고 사용자 의도를 정확히 파악하여, 필요한 정보를 빠르게 탐색하고 적절한 문서를 참조하는 데 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있습니다.
또한, 기업 내 지식베이스를 활용한 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기술을 적용함으로써, 생성형 AI에서 흔히 발생하는 환각(Hallucination) 문제를 최소화한 고품질 서비스를 제공합니다.
Document Parsing
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다양한 문서 유형(텍스트, 이미지, 테이블 등) 지원
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복잡한 테이블 처리와 데이터 수정,추가 등 고급 데이터 보정 기능 지원
최적화 DB 생성
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서비스 맞춤형 정보 추출을 위해 RAG와 LLM을 활용, 최적화된 지식 데이터베이스를 구축
청킹 알고리즘
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문서 유형별로 청킹 알고리즘을
적용하여 문서를 분리하거나 클렌징하고 의미기반 청킹
질문(쿼리) 변환
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RAG에서 핵심 내용을 잘 인식할 수 있도록 질문을 변형하여 재구성
Fine-tuning Model
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특정 도메인 맞춤형 정보 수집을 통해 AI 성능을 지속적으로 정미하게
학습 및 개선
Feedback 데이터 활용
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실제 사용자 피드백을 지속적으로 수집하고 분석하여 답변의 정확도와 품질을 꾸준히 향상
하이브리드 검색
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시멘틱 검색과 키워드 검색의
최적 비율을 적용한 하이브리드 방식으로 정확하고 신뢰할 수 있는 검색 결과 제공
Re-Rank
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검색한 데이터들에 대해 질문에 대한 관련성 및 일관성을 판단하여 문서의 우선 순위를 재정렬
유레카RAG
기업의 복잡한 문서를 정확히 이해하는 RAG(검색증강생성) 기반 생성형 AI로 업무 속도와 정확도를 혁신적으로 높여보세요
도입 기술별 정확도 추이(평가방법 RAGAS)
청킹 알고리즘, 하이브리드 검색, 파인튜닝 모델, Re-Rank 기법 등 다양한 기술들을 도입하여 실무 적용이 가능한 수준의 성능을 제공합니다.
유레카RAG 서비스화면
생성형AI 에이전트 서비스화면
