이미 LLM을 도입했는데 RAG 데이터 엔지니어링 기반이 필요한가요?

필요합니다. LLM은 '두뇌'이지만 귀사의 문서를 알지 못합니다. 기반은 '무엇을 먹일 것인가'를 해결합니다. 두뇌가 아무리 똑똑해도 씻지 않은 재료가 들어가면 제대로 된 요리가 나올 수 없습니다. 실측 데이터 기준, 이미지 압축만으로 멀티모달 추론 토큰 비용의 85.9%를 절감했습니다(GPT-4o 기준).

지식 베이스 구축까지 얼마나 걸리나요? 기존 시스템에 영향을 주나요?

기반은 독립 미들웨어로 기존 RAG 백엔드와 벡터 DB에 연동되며, 기존 시스템을 침범하지 않습니다. CLI, HTTP API, C SDK, Python LangChain 네 가지 연동 방식을 지원하고 Docker로 간편 배포되어, 환경 준비부터 첫 문서 배치 처리까지 보통 며칠이면 충분합니다. 자세한 내용은 연동 및 배포 페이지를 참고하세요.

RAG 데이터 엔지니어링 기반 - 문서를 AI 지식 베이스로

한 문장으로 말씀드리면

AI 답변의 품질은, 넣어 주는 데이터 품질이 결정합니다

RAG 지식 베이스 성과 = 모델 능력 × 데이터 품질

시중 LLM의 능력 차이는 크지 않습니다. 진짜 격차는 데이터 품질에서 나옵니다. UGLYPEAR AI RAG 데이터 엔지니어링 기반은 '데이터 품질'에만 집중합니다. 사내에 흩어진 계약서, 보고서, 매뉴얼, 스캔 문서가 저희 파이프라인을 거치면 깨끗하고, 안전하며, 출처가 분명하고, 검색 가능한 지식으로 바뀌어 어떤 LLM에 연결해도 안정적으로 성능을 발휘합니다.

챗봇을 만들지 않습니다

UGLYPEAR AI는 대화 화면을 만드는 곳이 아닙니다. AI 뒤에서 일하는 데이터 엔지니어로서 '문서에서 벡터 DB 사이의 구간'을 고쳐 놓습니다.

범용 플랫폼을 만들지 않습니다

데이터 엔지니어링 한 층만 끝까지 파고듭니다. 전처리 계층은 어떤 RAG 백엔드, 주요 벡터 DB와도 연결되며 특정 벤더에 묶이지 않습니다.

단순 압축 도구가 아닙니다

압축은 저희의 기본기입니다. 한 번의 처리로 두 가지 결과를 냅니다. 더 작은 파일, 더 깨끗한 지식. 스토리지와 추론 비용이 동시에 내려갑니다.

5노드 파이프라인

파일만 넣으면 끝까지 자동으로 처리되고, 진행 상황을 실시간으로 확인할 수 있습니다

파싱

PDF/OFD/Word/Excel/PPT/XPS 6대 포맷 + 스캔 문서 OCR, 표 구조 보존

정제

머리글·바닥글·페이지 번호·워터마크 제거, 중복 콘텐츠 제거, 정제 리포트 출력

마스킹

13개 카테고리 민감 정보 탐지·가림 처리: 얼굴, 법인 인감, 신분증, 차량 번호판 등

청킹

문서 유형별 지능형 분할, 부모-자식 연결, 4단계 콘텐츠 증강

평가

구조/관계/내용 3계층 품질 검사, 지식 유효기간 관리, badcase 원인 추적

핵심 역량 항목별 보기 실측 데이터 보기

현장에서 자주 겪는 문제, 하나씩 해결합니다

운영 환경 지식 베이스에서 가장 흔한 7가지 함정과, 기반에 내장된 해법

흔한 함정	전형적인 증상	UGLYPEAR AI의 해법
고정 길이 무조건 분할	한 문장이 두 동강 나서 의미가 끊김	문서 유형별 청킹: 계약서는 조항별, 매뉴얼은 장별, FAQ는 질문·답변 단위
벡터 검색만 사용	모델명, 품번 같은 키워드 검색이 부정확	메타데이터 바인딩과 필터 선적용, 검색 전에 부서/유형/시간으로 범위 축소
권한 통제 부재	인턴도 급여 계약서를 검색할 수 있음	지식 항목 단위 권한 태그, 부서/직무/보안 등급별 세밀한 통제
문서 정제 부실	오염된 데이터가 전 과정을 타고, 답변에 페이지 번호·워터마크가 섞임	머리글·바닥글·워터마크 자동 제거, 중복 콘텐츠 자동 삭제, 정제 리포트 제공
민감 정보 그대로 저장	계약서의 법인 인감, 신분증 사진이 벡터 DB에 그대로 유입	저장 전 13개 카테고리 AI 탐지로 자동 마스킹, 처리 기록은 감사 가능
평가 루프 부재	답이 틀려도 원인을 모르니 개선이 불가	3계층 평가 + 부정 피드백 원인 추적: 문제를 청킹/정제/마스킹 단계까지 특정
문서 갱신 누락	규정이 세 번 바뀌었는데 AI는 아직 작년 구버전을 인용	수명 주기 관리: 신규 버전 자동 저장, 구버전은 자동으로 가중치 낮추고 만료 표시

이 기반이 필요한 곳

문서가 있고 AI를 쓰고 싶다면, 데이터 엔지니어링 단계는 반드시 지나야 합니다

자체 지식 베이스를 구축하는 중대형 기업

문서가 많고, 포맷이 복잡하고, 컴플라이언스 요구가 높음

온프레미스 배포, 데이터는 사내망 밖으로 나가지 않음

RAG / AI 애플리케이션 개발사

전처리를 직접 만들면 시간이 들고 품질도 흔들림

HTTP API / SDK로 바로 연동

공공기관, 금융, 의료 고객

데이터가 민감해 사내망 밖으로 절대 나갈 수 없음

주요 리눅스 배포판 + 구름OS 등 국산화 환경 대응, 전 과정 현지화 운영

SaaS 및 문서 플랫폼 제공사

고객에게 AI 기능을 더하고 싶지만 데이터 기반이 부족

압축 + 전처리 일체화, 비용 동시 절감

경영진이 가장 궁금해하는 5가지 질문

돌려 말하지 않고, 직접 답합니다

이미 LLM을 도입했는데 이것도 필요한가요?

필요합니다. LLM은 '두뇌'이지만 귀사의 문서는 모릅니다. RAG 데이터 엔지니어링 기반은 '무엇을 먹일 것인가'를 해결합니다. 두뇌가 아무리 뛰어나도 씻지 않은 재료가 들어가면 제대로 된 요리가 나올 수 없습니다. 실측 데이터 기준, 이미지 압축만으로 멀티모달 추론의 토큰 비용을 85.9% 절감할 수 있습니다.

데이터 보안은 어떻게 보장하나요?

시스템 전체를 귀사의 서버실이나 프라이빗 클라우드에 배포하며, 문서·모델·처리가 전 과정 사내망 밖으로 나가지 않습니다. 민감 정보는 저장 전에 AI가 자동으로 마스킹하고, 누가 무엇을 처리했고 무엇을 검색했는지 전 과정이 감사 기록으로 남습니다. 자세한 내용은 데이터 보안 체계를 참고하세요.

비용이 많이 들지 않을까요?

기반은 '문서에서 벡터 DB까지' 이 구간에 대해서만 과금하므로, 기존 AI 투자를 걷어낼 필요가 없습니다. 게다가 압축 기능으로 스토리지 비용이 60~80% 줄고 추론 토큰 비용도 크게 절감되어, 많은 고객이 스토리지와 추론에서 아낀 비용만으로 투자의 대부분을 회수합니다. 상담을 통해 견적을 받아보세요.

문서 포맷이 매우 복잡한데 처리할 수 있나요?

바로 저희의 본업입니다. PDF, OFD, Word, Excel, PPT, XPS 6대 포맷을 통합 파싱하고, 스캔 문서는 자동 OCR, 표는 행·열 구조를 그대로 보존합니다. 실측 443페이지 OFD 문서를 엔드투엔드로 약 124초에 처리했으며, 파싱 품질 검사 총점은 0.924(구조 계층 만점)입니다.

구축까지 얼마나 걸리나요? 기존 시스템에 영향은 없나요?

기반은 독립 미들웨어로 귀사의 기존 RAG 백엔드와 벡터 DB에 연동되며, 기존 시스템을 침범하지 않습니다. Docker로 간편 배포되고 CLI/API/SDK 등 다양한 연동 방식을 지원해, 환경 준비부터 첫 문서 배치 처리까지 보통 며칠이면 충분합니다. 자세한 내용은 연동 및 배포를 참고하세요.

RAG 데이터 엔지니어링 기반