Architecture & How it works
제조 매뉴얼 생성형 AI — 서비스 구성 및 기술 개요
사내 기술문서(작업표준서·설비 매뉴얼·품질기준서)와 도면을 근거로 질문에 답하고, 답의 출처 페이지를 하이라이트해 함께 제시하는 문서·도면 질의응답 AI입니다. 검색·생성·비전 판독을 결합한 근거 기반(RAG) 파이프라인으로 구성됩니다.
근거 기반 답변
업로드된 문서·도면 원문만 근거로 답하고, 근거가 없으면 지어내지 않아 환각을 억제합니다.
도면 판독 (비전)
텍스트로 안 잡히는 도면·표·그림을 비전 AI가 직접 읽어 치수·부품·기호를 파악하고 영역을 표시합니다.
질의 범위 가드
연결된 문서와 무관한 질문은 관련도 점수로 걸러 "범위 밖"으로 안내해 잘못된 답변을 막습니다.
1서비스 구성도
질문 한 건이 검색·근거 확보·비전 판독·LLM 생성·출처 검증을 거쳐 근거 있는 답변으로 이어지는 전체 처리 흐름입니다.
LLM · 생성 코어
근거 검증 · 범위 가드
답변 · 출처 표시
검색 도구 / 문서
근거 기반 생성(RAG) 구조 — LLM이 매뉴얼·도면 원문을 검색해 그 근거로만 답합니다. 범위 밖 질의는 가드가 차단하고, 모든 답변에 출처 페이지를 함께 표시해 검증 가능한 구조입니다.
2질의 처리 파이프라인
질의 한 건이 답변이 되기까지의 처리 단계입니다. 각 단계에 적용된 핵심 기술을 함께 표기했습니다.
STEP 1 · 질의
질의 입력
자연어 질문을 받고 이전 대화 맥락을 반영합니다.
Context
STEP 2 · 검색
후보 검색 (하이브리드)
의미 검색(임베딩)과 키워드(BM25)로 근거 후보 페이지를 폭넓게 수집합니다.
EmbeddingBM25
STEP 3 · 재정렬
정밀 재정렬
리랭커가 질의–페이지 관련도를 다시 계산해 상위 근거만 정밀 선별합니다.
Reranker
STEP 4 · 가드
범위 가드
관련도가 기준 미만이면 LLM을 부르지 않고 "범위 밖"으로 즉시 안내합니다(환각 차단).
Relevance Gate
STEP 5 · 생성
근거 기반 생성
선별 근거만으로 단계적 추론(CoT) 후 답변을 서술합니다. 도면 근거는 이미지를 직접 판독합니다.
LLMVLMChain of Thought
STEP 6 · 검증
근거 검증
인용 문구가 실제 원문에 존재하는지 대조해 검증합니다.
Verify
STEP 7 · 응답
하이라이트 · 응답
근거 문구·도면 영역을 표시한 페이지 이미지와 함께 답변을 반환합니다.
Highlight
3도면 판독 (비전) 흐름
텍스트 추출로 안 잡히는 도면·표를 비전 언어모델(VLM)로 읽어 검색·답변에 활용합니다.
01
도면 감지
텍스트 커버리지로 도면·그림 페이지를 판별합니다.
→
02
비전 판독
부품·기호·치수·표 항목을 이미지에서 읽어냅니다.
→
03
검색 색인화
판독 설명을 색인에 합산해 도면도 검색되게 합니다.
→
04
영역 하이라이트
답변 근거가 된 도면 영역을 테두리로 표시합니다.
4적용 기술 구성
검색
다국어 임베딩 의미 검색BM25 키워드교차 인코더 리랭커범위 가드 무관 질의 차단
생성
대규모 언어모델(LLM)생각의 사슬 단계 추론근거 검증 원문 대조
비전
비전 언어모델(VLM)도면·표·그림 판독영역 좌표(bbox) 추출
문서
PDF 텍스트 추출페이지 이미지 렌더링근거 하이라이트
앱·데이터
REST API 서버계정·대화·문서 관리벡터·키워드 인덱스
5데이터 소스 연계
운영 환경에서는 PDF 개별 업로드 대신 사내 저장소를 커넥터로 매핑해 문서를 자동 수집·색인합니다. 검색·생성·판독 엔진은 소스와 무관하게 그대로 동작합니다.
파일서버 · NAS
사내 공유폴더(SMB) 경로를 매핑해 그 안의 PDF를 자동 수집·동기화합니다.
클라우드
SharePoint · Drive · S3 등 클라우드 저장소를 연동합니다. (확장 예정)
PLM · DB · API
PLM/PDM의 도면·BOM, 사내 DB·API를 커넥터로 연동합니다. (확장 예정)
모든 답변은 문서·도면 원문을 근거로 하며, 문서명·페이지·원문 문구를 함께 제시합니다. 근거가 없으면 지어내지 않고 "찾지 못했습니다"라고 답해 환각을 억제합니다. 고객사 자체 서버에 설치하는 온프레미스 배포를 지원합니다.