RAG 데이터 엔지니어링 기반

한 문장으로 정리하면

AI의 답변 수준은 넣어주는 데이터 품질에 달려 있습니다

RAG 지식 베이스 효과 = 모델 능력 × 데이터 품질

시중 대형 모델의 능력 차이는 크지 않으며, 진정한 격차를 만드는 것은 데이터 품질입니다. UGLYPEAR AI RAG 데이터 엔지니어링 기반은 '데이터 품질'을 극한까지 끌어올리는 데 집중합니다: 기업에 흩어져 있는 계약서, 보고서, 매뉴얼, 스캔 문서가 우리의 파이프라인 처리를 거쳐 깨끗하고, 안전하며, 출처가 있고, 검색 가능한 지식으로 바뀌어, 어떤 대형 모델에 연동해도 안정적으로 발휘됩니다.

우리는 챗봇이 아닙니다

UGLYPEAR AI는 대화 인터페이스를 만들지 않습니다. 우리는 AI 뒤에 있는 데이터 엔지니어——'문서에서 벡터 데이터베이스까지의 그 구간'을 잘 닦습니다.

우리는 크고 포괄적인 플랫폼을 만들지 않습니다

데이터 엔지니어링 계층만을 극한까지 수행합니다. 전처리 계층은 어떤 RAG 백엔드 및 주류 벡터 데이터베이스에도 연동 가능하며, 결속하지 않고 잠그지도 않습니다.

우리는 단순한 압축 도구가 아닙니다

압축은 간판 기술: 한 번의 처리로 이중 산출——더 작은 파일 + 더 깨끗한 지식, 스토리지와 추론 비용 동시 절감.

5노드 파이프라인

파일만 넣으면 자동으로 끝까지 처리되며, 전 과정 진행 상황 확인 가능

파싱

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

정제

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

마스킹

13개 카테고리 민감 정보 검출 및 마스킹: 얼굴, 공인, 증명서, 차량 번호판 등

청킹

문서 유형별 지능형 분할, 부모-자식 연결, 4단계 콘텐츠 증강

평가

구조/관계/내용 3계층 품질검사, 지식 시효 관리, badcase 원인 규명

핵심 역량 항목별 보기 실측 데이터 보기

업계에서 겪은 실수를 하나씩 해결합니다

프로덕션급 지식 베이스 구축에서 가장 흔한 7가지 실수와 기반에 내장된 대응 해법

흔한 실수	대표적인 양상	UGLYPEAR AI의 해법
고정 길이 무작위 분할	한 문장이 두 조각으로 잘려 의미가 끊김	문서 유형별 청킹: 계약서는 조항별, 매뉴얼은 챕터별, FAQ는 1문 1답
벡터 검색만 수행	모델명, 번호 같은 키워드 리콜 부정확	메타데이터 연결과 필터 전치, 검색 전 부서/유형/시간으로 범위 축소
권한 관리 부재	인턴도 급여 계약서를 검색할 수 있음	지식 포인트 단위 권한 태그, 부서/직무/보안 등급 세밀 관리
문서 정제 미흡	더러운 데이터가 전체 경로를 오염, 답변에 페이지 번호·워터마크 포함	머리글·바닥글·워터마크 자동 제거, 중복 콘텐츠 자동 중복 제거, 정제 보고서 첨부
민감 정보 무방비 입고	계약서 공인, 증명사진이 벡터 데이터베이스에 그대로 유입	입고 전 13개 카테고리 AI 검출로 자동 마스킹, 처리 기록 감사 가능
평가 순환 부재	틀린 답변의 오류 위치를 몰라 최적화 불가	3계층 평가 + '싫어요' 원인 규명: 문제를 청킹/정제/마스킹 구체 단계까지 추적
문서 업데이트 미흡	규정이 세 번 개정되었는데 AI는 아직 작년 구버전을 인용	라이프사이클 관리: 새 버전 자동 입고, 구버전 자동 강등 및 만료 표시

이 기반이 필요한 곳

기업에 문서가 있고 AI를 활용하고 싶다면 데이터 엔지니어링 단계는 반드시 거쳐야 합니다

자체 지식 베이스를 구축하는 중대형 기업

문서가 많고 포맷이 복잡하며 컴플라이언스 요구가 높음

온프레미스 구축, 데이터는 인트라넷 밖으로 나가지 않음

RAG / AI 애플리케이션 개발사

자체 전처리는 시간과 노력이 들고 효과가 불안정

HTTP API / SDK 직접 연동

정부·기업, 금융, 의료 고객

데이터가 민감하여 인트라넷 밖으로 절대 나갈 수 없음

중국 자체 기술 스택 호환, 전체 경로 현지화

SaaS 및 문서 플랫폼 서비스 제공사

고객에게 AI 기능을 추가하고 싶지만 데이터 토대가 부족

압축 + 전처리 일체화, 비용 이중 절감

경영진이 가장 궁금해하는 5가지 질문

직접적이고 솔직한 답변

이미 대형 모델이 있는데 이것도 필요한가요?

필요합니다. 대형 모델은 '두뇌'이지만 귀사 기업의 문서를 알지 못합니다. RAG 데이터 엔지니어링 기반은 '무엇을 먹일 것인가'의 문제를 해결합니다——두뇌가 아무리 똑똑해도 씻지 않은 재료를 넣으면 덜 익은 요리가 나옵니다. 실측 데이터에 따르면 이미지 압축만으로 멀티모달 추론 토큰 비용의 85.9%를 절감할 수 있습니다.

데이터 보안은 어떻게 보장되나요?

전체 시스템은 귀사 자체의 서버실 또는 프라이빗 클라우드에 배포되며, 문서·모델·처리는 전 과정 인트라넷 밖으로 나가지 않습니다. 민감 정보는 입고 전 AI가 자동으로 마스킹하고, 누가 무엇을 처리했고 누가 무엇을 검색했는지 전 과정 감사 기록이 남습니다. 자세한 내용은데이터 보안 체계。

비용이 많이 들지 않을까요?

기반은 '문서에서 벡터 데이터베이스까지' 구간에 대해서만 과금하므로 기존 AI 투자를 허물 필요가 없습니다. 동시에 압축 기능으로 스토리지 비용이 60%-80% 감소하고 추론 토큰 비용도 크게 절감되어, 대부분의 고객은 스토리지와 추론에서 절감한 비용만으로 대부분의 투자를 회수할 수 있습니다.문의하기를 통해 견적을 받아보세요。

문서 포맷이 매우 복잡한데 처리 가능한가요?

바로 우리의 전문 분야입니다. PDF, OFD, Word, Excel, PPT, XPS 6대 포맷을 통합 파싱하고, 스캔 문서는 자동 OCR, 표는 행렬 구조를 보존합니다. 실측 443페이지 OFD 고정 레이아웃 문서 엔드투엔드 처리 약 124초, 파싱 품질검사 총점 0.924(구조 계층 만점).

구축에는 얼마나 걸리나요? 기존 시스템에 영향을 주나요?

기반은 독립 미들웨어로 귀사의 기존 RAG 백엔드 및 벡터 데이터베이스에 연동되며 기존 시스템에 침입하지 않습니다. Docker 원클릭 배포, CLI/API/SDK 다양한 연동 방식을 지원하며, 환경 준비부터 첫 문서 배치 처리 완료까지 보통 일 단위입니다. 자세한 내용은통합 및 배포。