Track1: AI Agent 개발 <K intelligence Hackathon 2025>

참신한 아이디어 보기 너무 좋습니다!
응원해요!

아이디어도 실용적이고, 설게도 잘 된 것 같습니다. 응원합니다!

기존의 상용화된 rag시스템과의 차별점이 돋보이는 프로젝트네요, 차별화된 기능 보기좋습니다

너무 좋은 아이디어네요!! 화이팅이욥!!

저희는 기존 RAG 시스템의 한계를 극복한 사내 문서 검색 솔루션을 개발했습니다. 발표 자료만으로는 전달하기 어려운 저희의 핵심 아이디어를 소개해드리고 싶습니다.

<제품 개발 취지: 사내 문서 검색의 오래된 고민을 해결하다>
많은 회사에서 공통적으로 겪는 문제가 있습니다. 사내 데이터베이스에서 원하는 문서를 찾기 어렵다는 것입니다.
대기업에 다니는 지인들은 이런 말을 자주 합니다. "사내 DB에 파일을 올릴 때마다 주소를 따로 적어둔다. 안 그러면 나중에 절대 못 찾는다." 이는 단순한 불편함을 넘어 업무 효율성을 크게 떨어뜨리는 문제입니다. 대기업들은 회사 문서의 관리가 조직적으로 되는 편임을 고려할 때, 이 같은 문제는 작은 기업들에서는 더더욱 심각합니다.
저희는 이 문제를 해결하기 위해 기업용 보안 RAG 시스템을 개발했습니다. 여기에 실질적인 업무 개선을 위한 부가 기능들을 추가했습니다.

<레드오션에서 차별화하는 방법>
RAG 시스템은 이미 성숙한 기술입니다. 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot) 같은 거대 기업의 제품들이 시장을 선도하고 있습니다. 그렇다면 고객이 기존 제품 대신 저희 제품을 선택할 이유는 무엇일까요?
저희는 두 가지 핵심 차별점에 집중했습니다.
1. 파일 와치 시스템 (File Watch System)
기존 제품들은 파일을 '찾는' 과정에서 사용자를 돕는 데에 집중했습니다. 
저희는 파일을 db에 '업로드하는' 과정에서 사용자를 돕습니다.
데이터베이스에서 파일이 생성, 업데이트, 삭제되면 시스템이 자동으로 작동합니다. LLM이 변경 내용을 정리하고, 관련 문서들을 분석해 변경사항과 영향도를 판단합니다. 그리고 필요한 조치를 미리 안내합니다.
이 모든 내용은 요약되어 파일 권한을 가진 사람들에게 실시간으로 알림됩니다. 주간, 월간 리포트로도 제공되어 조직 내 문서 변경 현황과 주요 업데이트를 한눈에 파악할 수 있습니다.
2. CoT (Chain of Thought) 방식
현재 RAG 시스템에서 CoT 방식은 부분적으로만 활용되고 있습니다. 저희는 이 방식을 적극 도입했습니다.
시스템은 단순히 키워드와 유사한 문서를 찾는 데 그치지 않습니다. 1차로 찾은 문서들의 정보와 사용자 질문을 종합해 여러번 다시 검색합니다. 이로써 사용자가 여러 번 검색할 필요 없이 원하는 정보를 바로 찾을 수 있습니다.

시중 RAG 시스템은 이미 고도로 발전했습니다. 이 레드오션에서 저희는 독자적인 강점으로 경쟁하려 합니다.
저희  아이디어를 검토해보시고 제품의 개발 방향과 이것이 가져올 긍정적 변화에 공감하신다면, '좋아요'로 응원해 주시면 감사드리겠습니다.

대기업뿐만 아니라 확장성이 있는 기획이군