01 / PUBLIC
대국민 이용자
전문 용어를 자연어로 질문하고, 이해 가능한 답변과 원문으로 이동합니다.
01 / Why Now
흩어진 자료를
신뢰 가능한 대화로 바꿉니다
RFP의 AI 챗봇 요구와 기존 제출안의 W3 전략을 하나의 사용자 경험으로 재구성했습니다.
현재의 공백
- 연구성과가 문서와 메뉴에 분산
- 키워드가 다르면 검색 실패
- 답변 출처 확인이 어려움
- 반복질의가 담당자에게 누적
→
제안하는 전환
- 자연어 질문과 의미기반 검색
- 권한 필터를 통과한 근거만 생성
- 문서·페이지·원문 링크 표시
- 피드백과 담당자 이관까지 연결
02 / Service Value
세 사용자가 같은 지식허브를
서로 다른 방식으로 사용합니다
대국민은 쉽게 찾고, 연구자는 깊게 탐색하고, 운영자는 안전하게 관리합니다.
02 / RESEARCH
연구자·직원
연구성과를 통합 조회하고 반복 민원과 보도자료 초안 업무를 줄입니다.
03 / OPERATIONS
운영자·관리자
문서·권한·색인·로그·품질을 하나의 운영 루프로 관리합니다.
03 / RAG Flow
생성보다 먼저
검색과 권한을 통과시킵니다
RAG는 자동 사실 보증이 아닙니다. 그래서 검색 근거, 정책 필터, 안전한 실패를 흐름의 중심에 둡니다.
질의 입력세션·인증·민감정보
의도 분석질의유형·엔티티
하이브리드 검색키워드 + 벡터
권한 필터등급·부서·버전
RAG 생성허용 청크만 전달
답변·이관출처·피드백·담당자
04 / Architecture
물리분리와 정책엔진이
신뢰의 경계를 만듭니다
생성기는 원문 저장소를 직접 읽지 않습니다. 검색과 정책 검증을 통과한 청크와 출처만 받습니다.
접근 채널
대국민 포털
연구자·직원 포털
운영자 콘솔
AI 서비스 계층
API Gateway · SSO · 다중인증
질의 의도·엔티티 분석
권한·데이터등급 정책
하이브리드 검색·재랭킹
허용 근거 기반 응답 생성
물리분리 지식 영역
연구성과 원문
메타데이터·권한 DB
벡터·키워드 인덱스
평가셋·로그·버전
05 / Trust & Quality
정확도 하나가 아니라
근거성·안전성·운영성을 함께 봅니다
NIST AI RMF와 OWASP LLM 위험을 운영 테스트로 변환하고, 기관 대표 질문셋으로 수용 기준을 정합니다.
100%답변 출처 표시 목표
0건권한 없는 문서 노출 목표
13초안 테스트 케이스
99.9%시스템 가동률 목표 방향
GOVERN
책임
데이터·모델·프롬프트 변경 승인
MAP
위험
사용자·문서·질의 영향 범위 정의
MEASURE
측정
검색 적합도·근거성·보안 테스트
MANAGE
개선
이관·재색인·회귀 테스트
06 / Delivery
설계에서 운영전환까지
검증 게이트를 통과합니다
제품 선정은 마지막에 둡니다. 먼저 질문셋·권한·출처·보안 경계를 고정합니다.
기획·기준
요구사항
보안 기준
데이터 표준
평가셋
RAG 구축
수집·파싱
청킹·임베딩
검색·재랭킹
응답·출처
검증·전환
통합테스트
보안점검
교육·인수인계
초기 안정화