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Gen AI / AI Ready Data

AI Ready Data

더 정확한 AI를 위한 데이터 기반을 제공합니다.

AI 성장을 결정짓는 핵심, 데이터의 품질입니다.

기업이 보유한 데이터 대부분은 AI가 바로 활용하기 어려운 형태로 흩어져 있습니다. AI Ready Data로 데이터 전처리부터 구조화, 평가까지 전 과정을 지원해 AI가 효과적으로 학습하고 활용할 수 있는 데이터 기반을 만듭니다.

핵심 기술

Data Processing

기업은 이미 많은 데이터를 보유하고 있지만, 대부분은 AI가 바로 활용하기 어려운 형태로 흩어져 있습니다. ClaBi는 이 데이터를 AI Ready Data로 재구성해, 더 나은 검색과 더 신뢰할 수 있는 답변의 기반을 만듭니다.

RAW DATA

Fixed Size고정 크기 분할
Paragraph문단 단위 분할
Semantic문맥 의미 분할
Recursive계층적 재귀 분할

AI 분석 & 분류 완료

의미 단위 구조화
맥락 기반 태깅
검색 최적화 결과

Graph RAG

파편화된 사내 문서들을 하나의 지식망으로 연결하여, 질문의 의도에 숨겨진 관계까지 찾아냅니다.

Others
📄

기업 데이터

관계 탐색 단계 부재 (Empty Gap)

모호한 결과 도출
ClaBi
📄

기업 데이터

정확한 답변

✓ 근거 데이터 포함

Evaluation

AI 답변이 근거를 갖추고 있는지, 질문과 잘 맞는지, 출처가 제대로 연결되어 있는지 확인할 수 있는 평가 기준을 함께 설계합니다. 이를 통해 실제 서비스 환경에서도 안정적으로 품질을 관리할 수 있습니다.

RAG파이프라인ClaBi 자동 품질 평가 엔진Faithfulness답변↔컨텍스트 일치율Answer Relevancy답변↔질문 관련도Context Recall정답 근거 포함 여부Context Precision검색 청크 정밀도종합 스코어임계값 판정Testing...PASS평가 중스코어0.77임계값 0.77

Ontology

클래스·속성·관계를 통합해 지식 그래프를 구성하는 Ontology 기반 설계를 제공합니다.

클래스도메인 개념 정의
속성특성 · 데이터 타입
관계엔티티 간 연결

Ontology 레이어

스키마 통합
추론 규칙 명시
지식 그래프 연동

Use Cases

  • 사내 규정 및 지침 검색 시스템 구축
  • 기술 문서 및 연구 자료 질의응답
  • 민원 및 상담 지식베이스 정비
  • 부서별 문서와 운영 지식 통합 검색

FAQ

우리 회사 데이터가 정리가 안 되어 있는데도 AI에 활용할 수 있나요?

Ontology를 도입하면 기존 데이터 구조와 무엇이 달라지나요?

AI 답변이 실제로 정확한지 어떻게 검증할 수 있나요?

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