AX Solution

LLM 어시스턴트

사내 데이터와 대화하는 가장 스마트한 업무 비서

SOLUTION OVERVIEW

질문을 SQL로 바꾸는 대신,물어보면 답이 나오게 만듭니다

사내 데이터와 문서를 자연어 한 줄로 꺼내 쓰는 업무 환경으로 옮깁니다.

LLM 어시스턴트 처리 흐름 다이어그램. 사용자 프롬프트는 토크나이저(Tokenizer)를 거치고, 문서(Document)는 전처리·청킹 후 임베딩 모델과 Vector DB를 거쳐, 멀티헤드 셀프 어텐션과 Feed Forward Network(FFN)로 구성된 트랜스포머 블록을 N회 반복한 뒤 응답을 생성한다.

KEY FEATURES

LLM 어시스턴트를 이루는 네 가지 기능

실시간 데이터 인텔리전스부터 모델 허브, 시각화, 사용자 기반 Agent까지 이어집니다.

Assistant Capability

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실시간 데이터 인텔리전스

복잡한 쿼리 언어(SQL 등) 없이, 자연어 질문만으로 내부 데이터베이스 및 문서를 즉시 분석하여 데이터 전문가의 도움 없이도 현업 부서에서 실시간으로 비즈니스 인사이트를 도출하여 의사결정 속도를 획기적으로 개선합니다.

Management Scope

  • 자연어 쿼리
  • 즉각적 인사이트
  • 대화형 인터페이스
  • 비즈니스 인텔리전스
  • 지능형 검색/탐색
  • 데이터 정밀도
MES AI 어시스턴트 대화 화면 — 자연어 질문 '일주일간의 재고현황 분석해 줘'에 대해 주요 요약과 개선 제안을 제시하는 답변 영역

자연어 질의 응답

현장 데이터나 문서 관련 질문을 일상적인 언어로 입력하면 AI가 즉시 정확한 답변을 제공

4개 기능이 하나의 질의·응답 흐름으로 연결됩니다.

SYSTEM ARCHITECTURE

기술 구현 방식

자연어를 해석해 사내 데이터에서 답을 찾아 되돌리는 구조입니다.

LLM 어시스턴트 아키텍처 다이어그램. 수집 단계에서는 Data Ingestion(MES/ERP 연동 REST API·DB 커넥터, 사내 문서 수집 SOP·매뉴얼·도면, 프롬프트 입력 자연어 입력, 작업 지시/공정, 설비 지식베이스, 품질 기준, 설비 현황)과 문서 전처리(OCR·DLA 구조분석, 청킹·메타데이터 태깅), 임베딩/인덱싱(텍스트 벡터화 임베딩, 버전 관리·접근권한 설정)을 거쳐 Target System(벡터 DB, 문서 레이크, 대화 이력)에 저장한다. 모델링 분석 단계에서는 분석 및 예측(RAG 검색 증강 생성, AI 에이전트 MES/ERP API 자동 호출, 도메인 파인튜닝, 멀티모달 응답)과 피드백/고도화(모델 성능 평가, 이력·조치결과 수집, MLOps 재학습)를 수행한다. 서비스 단계에서는 지능형 서비스(Chat bot, 문서 질의응답, 검색 증강 생성, 에이전트 자동화)와 학습 성과 분석 체계(피드백 루프 구축, 자동 보고서 생성)를 제공한다.

방대한 기업 데이터를 지능적으로 학습하여 업무 의사결정을 지원합니다.

  • 고객 서비스 현장

    고객 서비스

  • 제조/공급망 현장

    제조/공급망

  • 인적 자원(HR) 현장

    인적 자원(HR)

  • 영업/마케팅 현장

    영업/마케팅

  • 은행/금융 현장

    은행/금융

  • 교육 현장

    교육

데이터도 매뉴얼도 뒤지지 않고 AI가 근거와 함께 답합니다.

  • 생산·품질 데이터
  • 설비 상태
  • 설비 매뉴얼·SOP
  • 정비·고장 이력
  • 현장 질문
AI Agent
  1. 질문 의도 해석
  2. 데이터·문서 통합 검색
  3. 근거와 함께 답변·조치 제시
  • 의사결정 시간
  • 자료 검색 시간
  • 초동 조치 정확도
  • 데이터 활용률

EFFECT

구축 효과

의사결정 시간·자료 검색 시간·초동 조치 정확도·데이터 활용률에서 어떤 성과로 남는지 정리했습니다.

BUSINESS OUTCOME

묻고 답하는 일을업무 성과로

TIME

의사결정 시간 단축

흩어진 지표와 이력을 한 번에 모아 근거와 함께 답하므로, 회의와 보고를 거치던 판단이 그 자리에서 끝납니다.

판단 소요 · 근거 제시 · 보고 단계

FIND

자료 검색 시간 단축

표준서·매뉴얼·과거 이력을 자연어로 찾아 문서 위치가 아니라 필요한 문장을 바로 돌려줍니다.

탐색 시간 · 문서 범위 · 검색 정확도

STEP

초동 조치 정확도 향상

같은 상황의 과거 조치와 표준 절차를 함께 제시해, 담당자가 바뀌어도 첫 대응이 흔들리지 않습니다.

초동 조치 · 절차 준수 · 재발 문의

DATA

데이터 활용률 향상

쌓아만 두던 문서와 로그가 질문에 답하는 형태로 쓰이면서, 현장이 실제로 참조하는 데이터의 범위가 넓어집니다.

참조 범위 · 질의 건수 · 활용 부서

CASE STUDY

구축 사례

자연어 질의로 생산 정보 조회를 평균 7분에서 30초 이내로 줄인 사례입니다.

Before01

기업 개요

  • 통합 MES 데이터 방대·복잡
  • 정보 조회에 5~10분 소요
  • 야간 IT 지원 부재

After02

구축 내용

  • MES 연동 대화형 AI 도입
  • 질문을 SQL로 자동 변환
  • 차트·표 시각화, 음성 답변

구축 효과

  • 조회 시간 7분에서 30초로
  • MES 활용도 94%로 상승
  • 리포트 요청 월 8건으로 감소

자연어 한 줄로 MES를 조회하는 LLM 어시스턴트 구축