ClaBi

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG를 기반으로 내부 문서와 업무 데이터를 검색하고, 필요한 정보를 조합해 답변의 정확도를 높입니다. 단순히 AI가 알고 있는 내용에 의존하지 않고, 기업이 보유한 실제 데이터를 바탕으로 신뢰할 수 있는 답변을 생성합니다. 이를 통해 환각(Hallucination)을 줄이고, 문서 검색·업무 질의응답·상담 자동화 등 다양한 업무에 활용할 수 있습니다.

RAG · 신뢰 설계

네 가지 설계 축이 맞물리면서 답변 신뢰도가 단계적으로 높아집니다

업무 요청

질문 · 문서 · 데이터

ClaBi 분석

업무 유형 · 도메인

신뢰 강화 — 4대 전략 모듈

검색 전략 선택

Dense · Sparse · Hybrid

컨텍스트 설계

윈도우 · Re-ranking

환각 방지

출처 추적 · 근거 검증

도메인 적합성

특화 모델 · 파인튜닝

ClaBi 최적 RAG 설계

업무 목적 최적화

신뢰 가능한 AI Agent

✓ 분석 → 4대 축 → RAG 수렴 → 검증된 응답

업무 요청

질문 · 문서 · 데이터

ClaBi 분석

업무 유형 · 도메인

신뢰 강화 — 4대 전략 모듈

검색 전략 선택

Dense · Sparse · Hybrid

컨텍스트 설계

윈도우 · Re-ranking

환각 방지

출처 추적 · 근거 검증

도메인 적합성

특화 모델 · 파인튜닝

ClaBi 최적
RAG 설계

업무 목적 최적화

신뢰 가능한
AI Agent

✓ 검증된 응답

Multi-LLM

ClaBi는 Agentic AI를 활용해 반복적이고 복잡한 업무를 자동화하고, Multi-LLM 기반 실행 구조와 자체 LLMOps 플랫폼을 결합해 안정적인 운영 환경을 제공합니다.

Router가 병렬 워커(LLM-A/B/C)에 분배한 뒤 Aggregator에서 한 결과로 모읍니다.

질의 입력User Query

Router작업 분배

LLM-A추론 · 분석

LLM-B요약 · 분류

LLM-C생성 · 번역

Aggregator결과 통합

통합 결과

최적 모델 선택

병렬 처리 가속

결과 앙상블

기업 데이터 기반으로 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Multi-LLM

Use Cases