사내 자료로 답하고, 결과물로 끝냅니다.

1. 01

   권한을 먼저 좁힙니다

   검색한 뒤에 걸러내면 열 수 있는 자료가 몇 건이었는지 알 수 없습니다. 검색 전에 접근 범위로 먼저 좁히고, 중첩된 그룹은 펼쳐서 저장하지 않고 조회 시점에 해석합니다.

   권한 정보를 복사해 두는 방식은 원본에서 권한이 바뀌는 순간부터 틀리기 시작합니다. 그래서 갱신 지연 시간을 측정 대상으로 두고, 근거로 쓰기 직전에 원본에 다시 확인합니다.

2. 02

   키워드와 의미 검색을 함께 씁니다

   사번이나 부품 번호 같은 정확한 문자열은 키워드 검색이 강하고, 오타나 표현이 다른 질문은 의미 검색이 강합니다. 둘을 함께 돌려 합치고, 교차 인코더로 다시 순위를 매깁니다.

   한국어·영어·중국어가 섞인 자료에서는 질문 언어와 문서 언어가 다를 때 검색 품질이 눈에 띄게 떨어집니다. 언어별로 가져올 양을 보장하고 질문을 번역해서도 검색합니다.

3. 03

   문장마다 근거를 대조합니다

   답을 쓰기 전에 근거 문장을 먼저 뽑고, 뒷받침하는 문장이 없는 주장은 답에서 뺍니다. 근거가 없으면 추측하지 않고 모른다고 답합니다.

   근거 대조를 영어만 지원하는 외부 도구에 맡기면 한국어와 중국어 자료에서 검증이 비게 됩니다. 세 언어를 같은 기준으로 확인하도록 직접 만듭니다.

4. 04

   결과물은 셀 단위로 추적합니다

   표와 문서는 모델이 파일을 직접 쓰는 방식이 아니라, 정해진 구조로 먼저 만들고 그 구조에서 내보냅니다. 각 칸이 어느 문서 몇 쪽에서 왔는지 함께 들고 다닙니다.

   출처가 없는 칸은 비워 두고 표시합니다. 숫자는 추출한 값이거나 추출한 값으로 계산한 값만 넣고, 단위와 기간은 원문 표기를 함께 보관합니다.

위 설계는 공개된 엔지니어링 문서와 논문을 검토해 정한 방향입니다. 측정 수치는 제품이 완성된 뒤 같은 기준으로 공개합니다.

연결 가능한 서비스 목록과 커넥터 방식은 출시 시 공개합니다. 아래는 업무 AI에서 일반적으로 다루는 자료 유형입니다.

참고한 공개 자료와 출처는 문의 시 함께 전달합니다.