근거 기반 RAG 플랫폼, Lomin® Answer
Answer는 LLM과 VLM을 통합하여 텍스트와 이미지를 처리하는 근거 기반 RAG 플랫폼으로 로민의 고도화된 문서 파싱 기술과 도메인 맞춤형 프롬프트를 통해 정확한 검색과 신뢰도 높은 응답을 제공하며, 답변의 근거가 된 문서와 위치까지 함께 보여줍니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 업무 프로세스를 혁신적으로 개선하고 생산성을 극대화할 수 있습니다.
Answer 핵심 기능
다국어 문자인식(OCR) 지원
문서에서 표,글자,그림 등의 구성요소와 형태적,구조적 정보를 추출
다양한 형식의 파일 입력 지원(PDF, Word, JPG, PNG 등)
다양한 외부 및 내부 데이터 소스를 연계하여 최신 정보 제공
텍스트 기반 검색 + 의미 기반 벡터 검색 동시 지원
맥락을 고려한 청킹
로컬: 로민 LLM, HyperCLOVA X 등
클라우드: ChatGPT, GEMINI, 네이버HyperCLOVA X 등
Doc VLM (문서 이해 비전-랭귀지 모델)
Chat LLM (한국어 대화형 LLM)
각 산업별 요구에 최적화된 도메인 특화 LLM/VLM 적용, 더욱 정확한 응답 제공
토크나이저 최적화 등을 통해 목표 성능은 유지하면서 경량화된 sLLM
내부 문서 및 데이터 외부 반출 없이 사용 가능 (보안 강화)
사용자의 요청을 분석해 최적의 멀티에이전트를 구성하고 실행까지 자동화
마스터 에이전트가 질의를 해석해 서브 에이전트 지정, 최적의 플랜 단계별 실행
대화 및 작업 기록을 저장·업데이트하며 외부 데이터와 연계
3rd API 연동, 코드 실행, 데이터 조회 및 외부 시스템 자동화
반복 작업을 자동화하고 시스템 간 연계로 복합 업무 지원
컨텍스트 길이 4k~32k, 최대 100턴 이상의 대화 히스토리 유지
멀티 에이전트 협업으로 더욱 심층적인 정보 탐색 및 답변 제공
내부·외부 데이터 연계로 정보 범위 확장 및 도메인 최적화 지식 활용
검색된 문서 원문 확인 가능 출처 문서 하이라이트로 답변 근거 명확화
연관된 추가 정보 분석 및 연관 질문 추천
표나 차트 등 필요시 답변에 포함 가능
표 데이터를 재구성해 핵심 정보 정리
숫자 데이터 및 차트 정보 해석 제공
Answer 워크플로우
Answer는 RAG, LLM/VLM, 그리고 AGENT 기능을 활용하여 문서를 분석하고 정보를 검색·활용합니다. 문서 내 텍스트, 표, 차트를 벡터로 변환하고, 하이브리드 검색과 LLM/VLM을 기반으로 필요한 정보를 정확히 찾아 제공합니다. 이를 통해 문서 분석과 자연어 기반 질의응답을 지원하며, API를 활용한 시스템 연계를 통해 데이터 활용을 최적화할 수 있습니다.
