Research Documents
연구자료를 AI가 읽을 수 있어야 합니다
연구자료는 텍스트만 정리한다고 끝나지 않습니다. 수식, 표, 이미지, 캡션 관계를 함께 다뤄야 AI 응답 품질이 실제 업무에 쓸 수 있는 수준으로 올라갑니다.
Solution
Closed Network
RAG
폐쇄망·연구소 특화 RAG는 단순히 외부 연결을 막는 구조가 아닙니다.연구자료를 AI가 이해할 수 있도록 전처리하고, 팀 단위로 운영 가능한 비용 구조까지 함께 설계해야 합니다.
Overview
폐쇄망 환경에서도 GPT와 같은 LLM을 사용할 수 있다면?
폐쇄망에서는 GPT와 같은 LLM을 쓰기 어렵다고 생각하는 경우가 많지만, 보안 요구와 운영 범위에 맞는 구조를 선택하면 충분히 가능합니다.중요한 것은 가능 여부보다 연구자료를 AI가 이해할 수 있게 만들고, 팀·부서 단위에서도 감당할 수 있는 비용 구조로 운영하는 것입니다.
Overview
가능 여부보다 제대로 쓰게 만드는 구성이 중요합니다
폐쇄망·연구소 특화 RAG의 핵심은 모델을 들여오는 것 자체가 아닙니다.연구자료를 AI가 실제로 읽을 수 있게 만들고, 팀 단위에서도 지속 운영할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어 구성을 함께 설계해야 합니다.
Team-Scale Deployment
팀 단위에서 시작할 수 있어야 합니다
폐쇄망·연구소 특화 RAG는 대개 조직 전체가 아니라 팀 또는 부서 단위에서 먼저 시작합니다. 그래서 과도한 장비 투자보다 비용과 운영 부담을 통제할 수 있는 현실적인 구성이 더 중요합니다.
Research Documents
연구소 자료는 전처리 경험이 품질을 결정합니다
연구소 내 자료를 AI에 연결할 때는 텍스트 추출만으로는 부족합니다.수식, 표, 이미지와 같은 비정형 요소를 어떻게 정리하고 검색 구조에 반영하느냐가 실제 활용 가능성을 좌우합니다.
연구소 문서는 일반 업무 문서와 달라 수식, 표, 이미지가 섞인 자료를 AI가 읽을 수 있도록 전처리해야 합니다.
OCR 이후 수식, 표, 그림, 캡션 관계를 정리하고 문서 구조를 다시 잡아줘야 검색과 응답 품질이 안정됩니다.
연구자료 특성에 맞춰 문서 단위, 절 단위, 표 단위로 인덱싱 전략을 나누고 검색 기준을 조정한 경험을 보유하고 있습니다.
연구소 내부 자료를 AI에 연결할 때 필요한 보안 정책, 접근 권한, 로그 기준까지 함께 고려해 구성합니다.
Deployment
팀·부서 단위 운영을 기준으로 구성합니다
폐쇄망·연구소 특화 RAG는 팀·부서 단위에서 먼저 검증되는 경우가 많습니다.그래서 비용 최적화된 하드웨어와 운영 인력 규모에 맞는 소프트웨어 조합을 제안할 수 있어야 합니다.
폐쇄망·연구소 특화 RAG는 보통 팀 또는 부서 단위로 시작하기 때문에, 목적에 맞는 비용 최적화 하드웨어 구성이 먼저 정리돼야 합니다.
과도한 GPU 투자보다 문서량, 응답 요구 수준, 운영 인력 규모에 맞춘 현실적인 하드웨어·소프트웨어 조합을 제안합니다.
팀 단위 시범 구축부터 향후 확대까지 고려해 모델 서빙, 벡터 저장소, 문서 파이프라인을 단순하고 관리 가능한 구조로 구성합니다.
한국항공우주연구원 대상 구현 경험을 바탕으로 연구소 환경에서 실제로 동작하는 폐쇄망·연구소 특화 RAG 구조를 제안합니다.
수식·표·이미지
연구자료 전처리 경험
연구소 내 연구자료를 AI가 활용할 수 있도록 문서 전처리와 검색 구조를 설계합니다.
비용 최적화
팀·부서 단위 구성
과도한 장비 투자보다 목적에 맞는 하드웨어와 소프트웨어 구성을 우선 제안합니다.
KARI
한국항공우주연구원 구현 완료
실제 구현 경험을 바탕으로 폐쇄망·연구소 특화 RAG의 도입 범위와 운영 방식을 현실적으로 정리합니다.
연구자료 중심 폐쇄망·연구소 특화 RAG를 검토해야 한다면, 전처리 범위와 팀 단위 운영 구성을 함께 정리해드리겠습니다.