RAG AI T-RA

T-RA — 사내 문서가
곧 답변이 됩니다

질문과 문서의 유사도를 분석해 최적의 답변을 근거와 함께 제공하는 기업용 RAG.
PDF, DOC, PPT, XLS, HWP, 이미지(OCR)까지 — 사내에 흩어진 문서 형식을 가리지 않습니다.

📄 PDF 📝 DOC 📊 PPT 📈 XLS 📃 HWP 🖼 이미지 (OCR)
Architecture

T-RA의 의미부터,
동작 방식까지

T-RA의 의미

T-RA는 검색과 생성형 AI 기술을 결합하여, 기업의 지식을 연결하고 가치를 창출하는 RAG 솔루션입니다.

T

Transform · 정보를 지식으로 전환

기업의 다양한 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 변환하여 지식으로 전환합니다.

R

Retrieval · 정확한 검색과 맥락 이해

벡터 검색과 의미 기반 기술로 필요한 정보를 정확하게 검색하고, 맥락을 이해합니다.

A

Augmentation · 생성형 AI 기반 지식 증강

검색된 정보를 바탕으로 생성형 AI가 새로운 인사이트와 답변을 생성하여 업무에 가치를 더합니다.

T-RA 처리 흐름
🗄

기업 데이터

사내에 흩어진 다양한 형식의 데이터

→
T

변환

Transform

→
R

검색

Retrieval

→
A

생성·증강

Augmentation

→
📈

비즈니스 가치 창출

업무 효율과 의사결정 지원

데이터 구축부터 답변까지,
2단계로 동작합니다

① 데이터 구축 · 색인
📥

문서 수집

사내 시스템·공유폴더의 문서를 연동 수집

→
🔎

파싱 · OCR

PDF·이미지 등에서 텍스트 추출

→
✂️

문맥 기반 청킹

의미 단위로 문서를 분할

→
🧠

임베딩 · 색인

벡터·키워드 인덱스에 동시 저장

② 질의 및 답변
💬

질문 입력

자연어로 질문을 입력

→
🧩

하이브리드 검색

키워드+벡터로 관련 문서 조각 검색

→
📶

재순위화

질문과의 관련도로 재정렬

→
✅

근거 기반 답변

출처 문서와 함께 답변 생성

Core Technology 01

키워드와 의미를,
모두 읽는 하이브리드 검색

키워드 검색만으로는 표현이 다른 문장을 놓치고, 벡터 검색만으로는 정확한 용어·코드를 놓칩니다. T-RA는 둘의 비중을 조절해 최적의 결과를 찾습니다.

키워드 검색 50% 벡터(의미) 검색 50%
"작년 3분기 계약서 관련 규정" — 키워드 비중을 높이면 "3분기", "계약서" 등 정확한 용어가 포함된 문서를 우선 찾고, 벡터 비중을 높이면 "분기별 계약 검토 기준"처럼 표현은 다르지만 의미가 같은 문서까지 함께 찾습니다.
Core Technology 02

문장을 자르지 않는,
문맥 기반 청킹

문서를 일정 글자 수로 잘라내면 문장 중간이 끊겨 의미가 왜곡됩니다. T-RA는 의미 단위를 지켜 문서를 분할합니다.

일반 청킹 (고정 길이 분할)

…신규 거래처 등록 시 사업자등록증과 통장 사본을 첨부하여 재무팀에 제출하며, 승인은 영업일 기준 3일 이내에 완료됩니다…

⚠ "제출하며, 승인은" 지점에서 문장이 끊겨 — 승인 조건과 기한이 서로 다른 조각으로 분리됩니다.

T-RA 청킹 (문맥 기반 분할)

…신규 거래처 등록 시 사업자등록증과 통장 사본을 첨부하여 재무팀에 제출하며, 승인은 영업일 기준 3일 이내에 완료됩니다.

✓ 문장·의미 단위를 지켜 분할 — 승인 조건과 기한이 하나의 근거로 온전히 유지됩니다.

Screens

화면 구성

실제 사용하는 사용자와, 문서·권한을 관리하는 관리자를 위한 화면을 각각 제공합니다.

tra.3softplus.com/chat
T-RA 사용자 채팅 화면 — 질문·답변과 출처 문서 표시
  • ✓자연어 질의응답 — 채팅 형태로 질문하고 즉시 답변 확인
  • ✓출처 문서 인용 — 답변마다 근거 문서와 위치를 함께 표시
  • ✓대화 이력 관리 — 이전 질문·답변을 이어서 확인
  • ✓피드백 — 답변 품질에 대한 평가로 지속 개선
tra.3softplus.com/admin
T-RA 관리자 대시보드 — 리소스 사용량, CPU·메모리·디스크·GPU 현황 차트
  • ✓문서 업로드 · 색인 관리 — 문서 등록, 색인 상태, 재처리 관리
  • ✓권한 · 접근 제어 — 부서·직급별 문서 접근 범위 설정
  • ✓질의 로그 · 통계 — 자주 묻는 질문, 미해결 질의 파악
  • ✓모델 · 프롬프트 설정 — 답변 톤, 근거 표시 방식 등 커스터마이즈
Core Asset — TESS

LLM이 등장한 뒤 검색을 배운 회사가 아닙니다

검색 솔루션 전문 회사가 LLM을 연동한 회사입니다. 14년간 쌓은 통합검색엔진 TESS의 대용량 색인·다국어 처리 기술이, T-RA의 검색 정확도를 뒷받침합니다.
AI Search TESS 자세히 보기 →
2012
Search

통합검색엔진 TESS 구축, 140+ 기관 공급

2015
Understanding

자연어 처리·형태소 분석 기술 고도화

2017
Analysis

비정형 데이터 분석·실시간 이력 처리

2024~
Gen AI

검색 기술 위에 생성형 AI를 연동한 T-RA

T-RA를, 우리 회사 문서로
먼저 확인해 보세요.

PoC 및 도입 문의를 환영합니다.

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