환각(Hallucination)
출처 없는 답변이 근거 없이 단정합니다.
하이브리드
벡터 검색 + 지식그래프
1등급
GS인증 획득
2025
출시
폐쇄망
온프레미스 운영
온톨로지/지식그래프 기반의
엔터프라이즈 하이브리드 RAG 플랫폼
벡터 검색에 특허 기술 기반 Graph RAG를 결합해 기업의 흩어진 데이터를 지식화합니다. 답변마다 근거 경로를 남겨 폐쇄망에서 검증할 수 있습니다.
일반 RAG가 놓치는 것
벡터 검색만으로는 관계·근거·폐쇄망 요건을 충족하기 어렵습니다.
하이브리드 검색
벡터 유사도 검색과 지식그래프 관계 추론을
결합해 정확도를 높입니다.
멀티 LLM 질의응답
망 정책에 따라 온 · 오프라인 LLM을
선택 · 병행 운영
출처 기반 답변
답변의 근거 경로를 제시하고
원본 문서를 바로 확인할 수 있습니다.
추론 시각화
개념(노드) · 관계(엣지) 네트워크로
추론 과정을 단계별로 보여줍니다.
통합 관리 대시보드
임베딩 · 재순위 · 모델 · 프롬프트 · 가드레일을
한 화면에서 관리합니다.
MCP 데이터 통합
MCP(Model Context Protocol)
규격으로 연결합니다.
동작 원리 —
RAG 파이프라인
흩어진 데이터를 지식화해
검색 · 추론 · 근거 답변까지 한 흐름으로 처리합니다.
데이터
정형 · 비정형 수집
지식화
엔티티 · 관계 추출
· 온톨로지 매핑
임베딩
Embedding
벡터DB + 지식그래프
유사도 + 관계 색인
재순위
Re-Ranking
멀티 LLM
질의응답
근거 답변
출처 · 바로가기
일반 RAG와 무엇이 다른가
지식그래프가 더해지면 정확도 · 출처 · 통합 · 운영이 달라집니다.
구분일반 VectorRAGONTOVIA
검색 방식벡터 유사도만벡터 유사도 + 지식그래프 관계 탐색
환각 · 정확도문맥 이탈 · 환각 잦음관계 검증 · 출처 검증으로 환각 축소
출처 추적청크 단위로 불명확그래프 경로 기반 명확한 출처
데이터 통합문서 위주정형(DB) + 비정형 통합
운영 환경외부 LLM 의존온 · 오프라인 멀티 LLM 병행
현장에서 검증된 지식 AI
공공·기업 현장에 실제 납품·적용되고 있습니다.
국가공인 소프트웨어 품질 인증
10
등록 특허 (지식그래프 · RAG 원천기술)
2025
정식 출시 · v1.0
자주 묻는 질문
우리 회사 문서로 AI를 만들려면 학습(파인튜닝)이 필요한가요?
파인튜닝 없이 도입합니다. 내부 문서를 지식그래프로 구조화하고 하이브리드 RAG로 연결해, 기업이 가진 데이터에 근거해 답합니다.
일반 챗봇이나 벡터 RAG와 무엇이 다른가요?
벡터 유사도 검색에 지식그래프 관계 추론을 결합합니다. 관계와 맥락을 놓치지 않고, 모든 답변에 출처 경로를 제시해 환각을 줄입니다.
답변을 근거 없이 지어내지 않나요?
모든 답변에 근거 문서와 근거 경로를 함께 제시합니다. 원본 문서를 바로 확인할 수 있어 환각을 최소화합니다.
외부에 데이터를 보내지 않고 폐쇄망에서 쓸 수 있나요?
폐쇄망(온프레미스) 구성에서는 오프라인 LLM만으로 완결 운영할 수 있어, 데이터를 외부로 넘기는 경계면 자체가 줄어듭니다. 외부 LLM 병행은 선택 옵션입니다.
정형 DB와 흩어진 문서를 함께 검색할 수 있나요?
MCP 데이터 통합으로 정형(DB)과 비정형(문서)을 표준 방식으로 연결해 하나의 질의로 검색합니다.
도입하려면 어떤 준비가 필요한가요?
권장 GPU 서버 구성과 함께 공급·설치하며, 데이터 연결과 온톨로지 구성을 지원합니다. 환경에 맞춰 상담 후 안내드립니다. 기존 문서 접근권한 체계 연동과 데이터 취급 범위는 도입 상담 시 함께 설계합니다.
지식 AI 도입을 검토 중이신가요?