RAG & Security
한글 문서, 벡터 암호화, 지식 그래프를 하나로 묶은 기업용 AI 보안 플랫폼
검토·실무 담당자를 위한 핵심 기술 요약입니다. 상세 사양은 별도 제안서로 제공합니다.
데이터 처리 파이프라인.
업로드
보안 등급을 지정해 대량 일괄 적재합니다.
문서 해석
포맷별 전용 엔진 13종으로 파싱합니다.
문단 분할
한국어 문장 단위로 청크를 나눕니다.
의미 변환
문장을 검색용 벡터로 변환합니다.
색인
의미 색인과 키워드 색인을 동시에 구축합니다.
검색 정확도와 정보보안을 같은 층에서 설계했습니다.
질의 한 건이 네 개 층을 순서대로 통과합니다. 보안 등급이 검색 후보를 정하고, 품질 게이트가 최종 답변을 정합니다.
하이브리드 검색
의미 검색(벡터) + 키워드 정확 매칭(BM25) 통합 질의
지식 그래프(GraphRAG)로 다중 문서 연결 추론
재평가로 후보 50건 → 정밀 8건 선별
RAG-Guard 벡터 보안
AES-256-GCM + 자체 벡터 변환(SRXT)
암호화 상태를 유지한 채 검색, 결과 품질 동일
고객별 독립 암호키 · 신뢰 실행 환경 처리
보안 등급·접근 통제
공개·부서·조직·비밀 4단계 + 국정원 N2SF 기준 대응
검색 시점 실시간 권한 필터링
열람 이력 위·변조 방지 보관 · 암호 검증 모듈 연동
답변 품질·안전장치
10단계 품질 보강 · 질문 자동 확장(HyDE)
프롬프트 인젝션 탐지·차단 · 개인정보 자동 비식별
인용 검증 + 답변 품질 지표 3종 자동 평가
운영 방식은 보안 정책이 정합니다
문서와 모델을 모두 사내 서버에서 운영합니다. 폐쇄망 구축까지 대응합니다.
문서는 사내에 두고 추론만 분리합니다. 보안 등급별로 경로를 나눕니다.
고객사 독립 테넌트로 바로 시작합니다. 키와 색인을 분리해 운영합니다.
자체 경량 모델(xLLM)과 오픈 LLM 중에서 고르고, 보안 등급별로 다른 모델을 지정할 수 있습니다.
대량 문서를 동시에 처리하고, 반복 질의는 캐시에서 곧바로 응답합니다.