데이터 전처리 / 데이터 구조화 / AI 활용
사내 데이터 전처리·구조화를 통한 AI 활용 사례
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7만 건+ 사내 문서의 AI 활용 구조화 및 검색·응답 자동화
7만 건+ 사내 문서의 AI 활용 구조화 및 검색·응답 자동화
AI학습데이터
RAG
문서구조화
전처리파이프라인
사내챗봇
메타데이터설계
Instruction데이터
사내 문서의 AI 활용형 데이터 전환
약 7만 건 이상의 사내 문서를 생성형 AI가 활용할 수 있는 구조화 데이터로 전환하고 학습 데이터셋 구축
검색·QA 연계형 데이터 구조 설계
챗봇 서비스와 검색·QA 기능에 활용할 수 있도록 데이터 구조, 메타데이터, 인덱싱 체계 설계
지속 가능한 전처리 파이프라인 구축
문서 구조화부터 자동화 전처리, 학습·평가 연계까지 포함한 end-to-end 데이터 처리 체계 구축
사내 문서의 AI 활용형 데이터 전환
약 7만 건 이상의 사내 문서를 생성형 AI가 활용할 수 있는 구조화 데이터로 전환하고 학습 데이터셋 구축
검색·QA 연계형 데이터 구조 설계
챗봇 서비스와 검색·QA 기능에 활용할 수 있도록 데이터 구조, 메타데이터, 인덱싱 체계 설계
지속 가능한 전처리 파이프라인 구축
문서 구조화부터 자동화 전처리, 학습·평가 연계까지 포함한 end-to-end 데이터 처리 체계 구축
내부 문서의 존재에도 불구하고 AI 챗봇이 활용할 수 있는 형태로 구조화되지 않은 데이터 활용 한계
내부 문서의 존재에도 불구하고 AI 챗봇이 활용할 수 있는 형태로 구조화되지 않은 데이터 활용 한계
PDF, HWP 등 다양한 문서 포맷으로 인한 일관된 데이터 변환 및 활용의 어려움
PDF, HWP 등 다양한 문서 포맷으로 인한 일관된 데이터 변환 및 활용의 어려움
검색·QA 서비스 연계에 필요한 데이터 구조, 메타데이터, 인덱싱 기준의 부재
검색·QA 서비스 연계에 필요한 데이터 구조, 메타데이터, 인덱싱 기준의 부재
일회성 전처리를 넘어 지속적인 운영과 확장이 가능한 데이터 처리 체계의 필요
일회성 전처리를 넘어 지속적인 운영과 확장이 가능한 데이터 처리 체계의 필요
사내 문서와 업무 지식을 기반으로 직원 질의응답과 업무 지원이 가능한 AI 서비스 구축
내부 문서 검색과 검색 기반 응답이 가능한 RAG 시스템 구축
사내 지식 관리 체계 고도화와 LLM 기반 업무 자동화 시스템 구축
사내 문서와 업무 지식을 기반으로 직원 질의응답과 업무 지원이 가능한 AI 서비스 구축
내부 문서 검색과 검색 기반 응답이 가능한 RAG 시스템 구축
사내 지식 관리 체계 고도화와 LLM 기반 업무 자동화 시스템 구축
외 다양한 사례에 적용 가능합니다.
