AI묻는 순간, 답이 나오는 Zeta AI Search

답을 주는 AI는 많습니다.
근거를 보여 주고, 모르면 모른다고 하는 AI는 드뭅니다.

회사가 이미 가진 문서를 그대로 둔 채, 평소 말로 물으면 그 문서에 적힌 대로 근거를 붙여 답하는 사내 전용 AI 검색 시스템입니다.

  1. 1질문 다듬기
  2. 2범위 확인
  3. 3문서 검색
  4. 4정밀 정렬
  5. 5답 생성
  6. 6출처 붙이기
  7. 7한 글자씩 표시
AIZeta AI Search · 화면 예시

문서는 쌓이는데, 답은 전화로 묻습니다

자료는 있는데 아무도 못 찾습니다

준공 문서는 수천 쪽, 찾는 건 표 수백 줄 중 한 줄. 도면·사양서는 그림이라 검색도 안 됩니다. 담당자가 바뀌면 어디에 뭐가 있는지도 함께 사라집니다.

사람의 말과 문서의 말이 다릅니다

“방화벽 몇 대야?”라고 물어도 문서에는 “침입차단시스템”이라 적혀 있습니다. 글자가 같아야 찾는 일반 검색으로는 나오지 않습니다.

일반 AI 챗봇은 쓸 수 없습니다

내부 문서를 외부 서버로 보내야 답을 받습니다. 망분리 정책과 맞지 않고, 인터넷이 차단된 망에서는 접속조차 안 됩니다.

AI를 그냥 붙이면 더 위험합니다

비슷한 이름의 다른 문서를 들고 “있습니다”라고 답하거나, 표의 옆 줄 값을 가져오거나, 없는 이름을 지어낼 수 있습니다.

용어 사전

평소 말로 물어보세요

흔히 쓰는 말을 문서의 정식 용어로 넓혀서 찾습니다. 질문을 바꿔치기하지 않고 덧붙이기 때문에 뜻이 변하지 않고, 무엇을 넓혔는지 답변 위에 그대로 보여 줍니다.

사람이 하는 말

“방화벽”

문서에 적힌 말

침입차단시스템

모르면 모른다고 답합니다

틀린 답을 내지 않도록 막는 장치를 하나씩 쌓았습니다. 설계 원칙은 한 줄입니다.

“거절이 틀린 답보다 낫다.”

범위 밖 차단

날씨·맛집·주가처럼 업무와 무관한 질문은 검색 전에 거절합니다.

근거 없음 처리

못 찾으면 “확인되지 않습니다”라고 답하고, 출처도 숨깁니다.

숫자 대조

답에 적힌 수를 근거의 수와 맞춰 보고, 근거에 없으면 경고합니다.

옆 줄 경고

큰 표에서 다른 줄 값을 가져왔을 가능성이 있으면 알립니다.

되묻기

“그건 어때?”처럼 가리키는 말만 있으면 추측하지 않고 되묻습니다.

없는 집계 금지

문서에 합계가 없으면 세어서 만들지 않고 “합계가 없습니다”라고 답합니다.

주요 기능

01

근거 기반 답변 + 출처

검색해 찾은 문서 내용 위에서만 답합니다. 답변마다 인용한 문서를 묶어 보여 줍니다.

02

쪽 미리보기

출처를 누르면 그 PDF 쪽을 그림으로 띄웁니다. 도면·표도 그대로 보이고, 원본 내려받기도 됩니다.

03

용어 사전

흔히 쓰는 말을 문서의 정식 용어로 넓혀 검색하고, 무엇을 넓혔는지 답변 위에 보여 줍니다. 저장하면 바로 반영됩니다.

04

도면·사진 띄우기

“구성도 보여줘”라고 하면 해당 도면을 띄웁니다. 도면마다 어느 문서 몇 쪽인지 표시됩니다.

05

2단 문서 권한

답변 근거로 쓸 권한과 열어 볼 권한을 따로 줍니다. 볼 수 없는 문서는 답변 근거에서도 빠집니다.

06

기록과 관리

대화 기록, 질문 고쳐 다시 묻기, 감사 로그, 관리자 승인제 가입을 지원합니다.

측정한 만큼만 말합니다

149개

검증 질문 전부 정답

실제 현장 자료로 만든 질문, 두 차례 연속

2.3초

첫 글자가 나오기까지

GPU 서버 1회 측정값 (평균 아님)

0.5초

범위 밖 질문 거절

검색 전에 막기 때문

8천여 건

색인해 운영 중인 문서

문서가 회사 밖으로 나가지 않습니다

모든 구성 요소가 기관 내부에서만 동작합니다. 외부로 나가는 통신 경로가 없습니다.

인터넷이 없어도 동작합니다

인터넷이 차단된 망에도 USB로 설치할 수 있는 설치 묶음을 제공합니다.

써도 사용료가 늘지 않습니다

자체 보유·오픈 라이선스 기반이라, 질문을 많이 해도 외부 AI 사용료가 생기지 않습니다.

그래서 저희가 함께 합니다

답의 품질은 자료를 어떻게 정리하느냐로 정해집니다. 원본을 그대로 올리면 표가 끊기고 약어가 풀리지 않습니다. 그래서 도입은 소프트웨어 설치가 아니라, 자료 정비와 용어 사전 맞춤을 포함한 구축 작업입니다.

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