MSAP.ai – AI (AI as a Service)

RAG (Retrieval Augmented Generation)

최신 정보 기반의 생성형 AI 서비스를 제공하며, 기업 내 지식 문서를 기반으로 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성합니다.

RAG란?

MSAP.ai의 RAG 모듈은 Retrieval-Augmented Generation 기법을 활용하여, 기업 내부 문서나 데이터베이스에 저장된 정보를 검색(Retrieval)하고, 그 정보를 바탕으로 신뢰할 수 있는 AI 응답을 생성(Generation)하는 지식 기반 생성형 AI 플랫폼입니다.

LLM(Large Language Model)의 창의성과 유연함은 유지하면서, 사내 정책, 제품 정보, 기술 문서, 고객 데이터 등 실제 정보를 기반으로 한 정확하고 설명 가능한 응답을 제공합니다.

왜 RAG가 중요한가?

일반적인 LLM 기반 응답은 훈련 데이터에 없는 질문에 대해 부정확하거나 조작된 정보(Hallucination)를 생성할 수 있습니다. 이로 인해, 기업 현장에서는 LLM 도입에 신중한 접근이 필요합니다.

RAG는 LLM의 한계를 보완하기 위해, 사용자 질문 → 벡터 검색 → 관련 문서 추출 → 문서 기반 응답 생성이라는 절차를 통해 정확도와 신뢰도를 높인 생성형 AI 서비스를 구현할 수 있도록 합니다.

핵심 구성 요소 및 기능

구성 요소	기능 설명
문서 업로드 및 파싱	PDF, DOCX, PPTX, HTML, TXT, CSV 등 다양한 문서를 자동으로 파싱하여 처리
벡터 임베딩 처리	문서 내용을 문장 단위 또는 의미 단위로 나누고, 임베딩(Embedding) 벡터화
벡터 DB 저장 및 검색	FAISS, Qdrant, Weaviate 등 고속 벡터 데이터베이스에 저장, 의미 기반 검색 가능
사용자 질문 이해 및 검색 쿼리 생성	LLM 또는 NLU 기반으로 사용자 질문을 분석해 적절한 검색 쿼리로 변환
문서 스니펫 검색 및 상위 K개 추출	가장 유사한 문서 조각(스니펫)을 선택하여 LLM 응답 생성의 근거로 활용
LLM 기반 응답 생성	검색된 문서의 내용을 기반으로 신뢰도 높은 응답 생성 (LLM은 선택형 구조로 구성 가능)
출처 포함 응답 제공	응답과 함께 인용 문서 또는 출처 링크를 포함하여 투명성과 검증성 확보
개인화 및 세션 관리	사용자별 질문 히스토리와 세션 기반 대화 흐름 유지 기능 포함

도입효과

효과	설명
AI 응답의 정확도 및 신뢰성 강화	AI가 ‘아는 척’하는 것이 아닌 실제 근거 기반으로 응답
내부 지식 자산의 활용 극대화	사내 문서, 보고서, 규정 등을 AI 서비스의 핵심 데이터로 전환
문의 대응 속도 향상	고객지원, 내부 직원 질의응답 등 다양한 업무에서 즉시 응답 가능
문서 검색 자동화	기존의 수작업 검색 대신 의미 기반 검색으로 업무 효율 향상
설명 가능한 AI 실현	LLM의 응답에 근거를 제시함으로써 사용자 신뢰 확보 및 감사 대응 가능