안녕하세요, Windevel(윈디벨)입니다.
"회사에 쌓여있는 문서들, 필요한 정보 찾기 어렵지 않으신가요?"
수백, 수천 개의 Excel, PDF, Word 파일 속에서 원하는 정보를 찾느라
시간을 허비한 경험, 누구나 있으실 겁니다.
그렇다고 ChatGPT에 사내 문서를 올리자니 보안이 걱정되고요.
그래서 오늘은 지적 자산 유출 걱정 없이 AI 챗봇을 구축하는 방법을
소개해드리겠습니다.
AWS Bedrock이란 무엇인가요?
AWS Bedrock은 아마존이 제공하는 완전 관리형 AI 서비스입니다.
Anthropic의 Claude, Meta의 Llama 등 세계 최고 수준의 AI 모델을 API로 이용할 수 있습니다.
이런 서비스의 가장 중요한 점은 데이터 보안입니다.
Bedrock을 통해 AI를 사용하면 데이터가 AWS 인프라 내에서만 처리되고,
고객 데이터로 모델을 학습하지 않습니다.
기업 보안 정책과 완벽히 호환되는 구조입니다.
Claude Opus 4.5, 현존 최강의 AI 모델
윈디벨은 AWS Bedrock에서 제공하는 Claude Opus 4.5 모델을 활용합니다.
2025년에 출시된 Anthropic의 최신 플래그십 모델로,
최대 200K 토큰(책 한 권 분량)의 긴 문맥을 이해할 수 있습니다.
특히 복잡한 문서 분석, 맥락 유지 능력, 정확한 한국어 처리에서
뛰어난 성능을 보여줍니다.
한국어와 영어가 섞인 문서도 문제없이 처리합니다.
RAG 시스템이란?
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는
AI가 검색과 생성을 결합하여 답변하는 기술입니다.
단순히 AI에게 질문하는 것이 아니라,
귀사의 문서를 먼저 검색한 후 그 내용을 바탕으로 답변합니다.
"이 내용은 어느 문서에 있나요?"라고 물으면 AI가 해당 문서를 찾아서 출처와 함께
답변해주는 방식입니다.
윈디벨 RAG 시스템의 3단계 프로세스
1. 스키마 분석
PDF, Excel, Word, PowerPoint 등 다양한 형식의 문서를 업로드하면 AI가
자동으로 분석합니다.
문서 유형을 분류하고, 공통 필드와 선택 필드를 자동으로 식별합니다.
예를 들어 100개의 문서를 업로드하면 "이
문서들은 3가지 유형으로 분류되고, 공통적으로 날짜, 작성자, 제목 필드가 있습니다"라고 분석 결과를 제공합니다.
2. 파일 변환 및 임베딩
문서를 AI가 이해할 수 있는 형태로 자동 변환합니다.
Amazon Titan Embeddings 모델로 고품질 벡터화를 수행하고,
벡터 데이터베이스에 저장합니다.
벡터 검색과 키워드 검색을 결합한 하이브리드 검색을 지원하여
검색 정확도를 높였습니다.
3. AI 챗봇
질문하면 관련 문서를 자동으로 찾아 답변합니다.
답변에는 출처(파일명, 페이지)를 명시하여 신뢰성을 확보했습니다.
"그거 더 자세히 알려줘" 같은 후속 질문도 가능합니다.
대화 맥락을 유지하기 때문입니다.
답변은 실시간 스트리밍으로 생성되어 기다림 없이 확인할 수 있습니다.
어떤 분야에 활용할 수 있나요?
품질관리 - 검사 보고서, 시험 성적서 검색 및 비교
계약/법무 - 계약서 조항 검색, 유사 사례 조회
제조/생산 - 작업 지침서, 설비 매뉴얼 즉시 검색
고객지원 - FAQ, 매뉴얼 기반 자동 응답
연구개발 - 기술 문서, 특허 자료 분석
왜 윈디벨인가요?
RAG 기반 AI 챗봇은 강력한 도구이지만, 제대로 활용하려면 문서 파싱, 임베딩 설계, 검색 최적화, 프롬프트 엔지니어링 등 기술적 역량이 필요합니다.
✅ 맞춤형 RAG 시스템 구축: 귀사의 문서 현황을 분석하여 최적의 스키마와 아키텍처 설계
✅ AWS Bedrock 기반 개발: 최신 AI 모델(Claude Opus 4.5)을 활용한 프라이빗 챗봇 구축
✅ 기업 교육 및 강연: 실무자 대상 AI 활용 교육, LLM 활용 교육
✅ 유지보수 및 컨설팅: 지속적인 성능 최적화와 기술 지원
마무리
공개 AI 서비스에 사내 문서를 올리는 것은 위험합니다.
하지만 윈디벨의 솔루션과 함께라면 AI의 힘을 포기할 필요도 없습니다.
복잡한 기술, 어디서부터 시작해야 할지 막막하시다면 전문가의 도움을 받아보세요.
AI와 개발에 관련된 모든 사항은 윈디벨로 문의해 주세요.