인공지능 로봇

AI 기반 내부 지식 시스템

동료들이 제품, 정책, IT, 프로세스 또는 고객에 관한 질문에 신속하게 답변을 얻도록 하고 싶으신가요? 그렇다면 자체 챗봇을 갖춘 내부 지식 시스템이 이상적입니다. 덕분에 검색 증강 생성(RAG) 이러한 시스템은 그 어느 때보다 지능적으로 작동합니다. 직원들은 일상적인 언어로 질문하고, 챗봇은 자체 문서에서 즉시 답을 찾습니다. 외부 업체로 데이터가 유출될 위험 없이 완전히 안전하게 운영할 수 있으며, OpenAI나 Google의 대규모 언어 모델을 사용하는 경우에도 마찬가지입니다.

  • 답변이 항상 내부 현실과 일치하는가
  • 허위로 생성된 내용이 제공되지 않는가 (순수 LLM의 경우 때때로 발생하는 문제)
  • 기밀 데이터가 외부에 절대 공유되지 않는가

어떤 도구를 사용할 수 있을까요?

자체 지식 시스템은 개인정보 보호, 확장성 및 사용 편의성에 대한 선호도와 요구사항에 따라 다양한 제품을 활용해 구축할 수 있습니다.

챗봇 및 RAG 프레임워크

벡터 데이터베이스(문서 저장 및 빠른 검색 기능용)

AI 모델

중요 사항:
OpenWebUI와 LlamaIndex를 비롯한 많은 도구는 로컬(온프레미스) 모델과 클라우드 모델을 모두 연결할 수 있습니다. 원하지 않는 한 문서와 검색 요청은 자체 인프라 밖으로 절대 나가지 않습니다!


문서를 간편하게 추가하는 방법

대부분의 최신 지식 시스템은 간단한 업로드 또는 동기화 기능을 제공합니다.
예를 들어 다음과 같이 작동합니다:

  1. 문서 업로드 웹 인터페이스(예: OpenWebUI)를 통해 (PDF, Word, txt, 이메일, 위키 페이지)
  2. 자동 처리: 도구가 문서를 색인화하여 챗봇에서 바로 검색할 수 있도록 합니다
  3. 실시간 업데이트: 새 파일을 추가하면 일반적으로 몇 초 또는 몇 분 이내에 답변에 반영됩니다

고급 사용자를 위한 내용:
LlamaIndex나 Haystack을 사용하면 SharePoint, Google Drive, Dropbox 또는 파일 서버와 자동으로 연동할 수 있습니다.


데이터는 안전하게 내부에 보관됩니다

자체 모델을 선택하든 대규모 클라우드 모델을 선택하든 다음 사항을 고려할 수 있습니다:

  • 외부에 공개할 정보와 공개하지 않을 정보를 직접 결정할 수 있습니다
  • 싱글 사인온 및 접근 권한 관리와의 통합 기본적으로 가능합니다
  • 감사 추적 기록: 누가 어떤 내용을 조회했는가?

민감한 정보의 경우 AI 모델을 온프레미스 환경이나 프라이빗 클라우드에서 사용하는 것이 좋습니다. 하지만 GPT-4나 Gemini를 사용하더라도 문서가 학습 데이터로 활용되거나 제공업체에 영구적으로 저장되지 않도록 설정할 수 있습니다.


현대적인 구성의 예

을 사용하면 오픈웹유아이 직원들이 전문화된 챗봇에 질문할 수 있는 안전한 내부 지식 시스템을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 문서를 업로드하고 카테고리별로 정리한 뒤, 여러 챗봇이 각자의 전문 분야에서 전문가 역할을 하도록 설정할 수 있습니다. 자세한 방법은 여기에서 확인해 보세요!


1. 콘텐츠 추가 및 분류

문서 업로드

  • 브라우저에서 오픈웹UI에 로그인하세요.
  • 다음 항목으로 이동하세요 문서 또는 지식 기반.
  • 다음을 클릭하세요 업로드 파일(PDF, 워드 문서, 텍스트 등)을 선택하세요.
  • 팁: 업로드할 때 “인사”, “기술”, “영업”, “정책” 등과 같은 카테고리나 레이블을 추가하세요.

장점분류를 통해 적합한 챗봇(전문가)이 관련 자료에 집중할 수 있으므로, 항상 상황에 맞는 답변을 얻을 수 있습니다.

오픈웹유아이를 통한 인공지능 로봇


2. 고유한 전문 분야(역할)를 갖춘 챗봇

OpenWebUI를 사용하면 각각 고유한 전문 분야나 역할을 가진 여러 챗봇을 만들 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 인사 봇: 휴가, 계약, 근로 조건에 관한 질문입니다.
  • IT 지원: 비밀번호, 애플리케이션, 하드웨어 관련 지원입니다.
  • 정책봇: 기업 정책 및 규정 준수에 관한 답변.
  • 영업 코치: 제품, 가격 및 견적에 관한 정보.


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헤라르트

Gerard는 AI 컨설턴트이자 매니저로 활동하고 있습니다. 대규모 조직에서 쌓은 풍부한 경험을 바탕으로 문제의 핵심을 매우 빠르게 파악하고 해결책을 도출해 나갑니다. 경제학적 배경을 토대로 비즈니스 관점에서도 타당한 의사결정을 내립니다.