기업과 공공기관의 생성형 AI 도입이 가속화되고 있지만, 폐쇄망 운용, 엄격한 보안 규정 준수, 전문 도메인 지식의 정확한 활용이라는 현실적인 장벽은 여전히 높습니다. 기존의 RAG(검색 증강 생성)는 단순한 정보 검색과 요약에는 효율적이었으나, 복잡한 업무 맥락을 장기적으로 이해하거나 도구를 활용해 구조적인 추론을 수행하는 데는 한계를 보였습니다.
에이프리카의 가젤(Gazelle) RAG는 이러한 한계를 극복하기 위해 설계된 지능형(Intelligent) 에이전틱 RAG 솔루션입니다. 단순 검색을 넘어 사용자 의도를 파악하고, 스스로 도구를 선택하며, 규제 준수까지 하나의 흐름으로 처리합니다. 가젤 RAG가 엔터프라이즈 환경에서 필수적인 이유, 그 4가지 핵심 경쟁력을 구체적으로 살펴보겠습니다.
Agentic RAG 솔루션 가젤 RAG의 4가지 핵심 경쟁력
1. 4단계 계층적 메모리 구조를 통한 개인화된 답변 구현
가젤 RAG의 가장 큰 차별점은 인간의 인지 체계를 모방한 4단계 계층적 메모리 구조를 통해 대화의 맥락을 장기적으로 기억한다는 점입니다. 일회성 답변에 그치는 기존 RAG와 달리, 사용자의 선호도와 업무 패턴을 지속적으로 학습하여 시간이 지날수록 정교한 개인화 답변을 제공합니다. 이를 구현하기 위해 유기적으로 작동하는 4가지 기억 요소는 다음과 같습니다.
경험적 기억(Episodic Memory): 사용자의 과거 대화 흐름과 구체적인 사건을 저장하여, 단절되지 않는 연속성 있는 질의응답을 지원합니다.
의미적 기억(Semantic Memory): 대화 속에 포함된 정보의 사실적 지식과 개념을 구조화하여 저장하고 활용합니다.
절차적 기억(Procedural Memory): 특정 업무를 수행하는 절차와 노하우를 기억해, 반복적인 업무 수행 시 효율을 극대화합니다.
작업 기억(Working Memory): 현재 진행 중인 대화의 단기 맥락을 유지하여 즉각적인 복합 질문에 정확히 대응합니다.
이처럼 4가지 기억이 유기적으로 작동하여, 가젤 RAG는 단순한 검색을 넘어 맥락을 이해하는 도구로 기능합니다. 시간이 지날수록 개인에게 맞춰지는 정교한 답변은 실무자가 업무의 본질에만 집중할 수 있는 환경을 만들어줍니다.
2. 문맥 기반 추론과 자율적 도구(Tool) 활용 능력
가젤 RAG는 단순한 문서 조회 시스템이 아니라, 스스로 판단하고 행동하는 Agentic Engine을 탑재하고 있습니다. 사용자의 질문 의도에 따라 필요한 도구를 자동으로 선별하고 실행하는 '지능형 문제 해결' 능력을 갖췄습니다. 이 엔진이 실제 업무를 처리하는 방식은 아래와 같은 특징을 가집니다.
자율적 도구 선택: 질문 유형에 따라 DB 조회, 규정 검색, 정규식 필터링, 외부 API 호출 중 최적의 도구를 스스로 판단하여 실행합니다.
유연한 처리 경로: 모든 연산을 무조건 수행하는 비효율을 없애고, 질의 복잡도에 따라 처리 경로를 분기하여 리소스를 최적화합니다.
지능형 문제 해결: 단순 Q&A를 넘어, 복잡한 조건 기반 분석이 필요한 도메인 업무에서 실질적인 AI Assistant 역할을 수행합니다.
이러한 에이전틱 구조 덕분에 사용자는 복잡한 조건을 일일이 설정할 필요 없이 자연어로 질문하기만 하면 됩니다. 시스템이 알아서 최적의 도구를 찾아 문제를 해결하므로, 전문적인 도메인 업무에서도 즉각적이고 실질적인 도움을 받을 수 있습니다.
3. 폐쇄망(On-Premise) 중심 Private LLM 아키텍처
금융, 국방, 공공기관 등 보안이 최우선인 환경을 위해 가젤 RAG는 외부 네트워크 연결 없이 독립적으로 구동되는 Private LLM 아키텍처를 채택했습니다. 이는 데이터 주권을 보장하며 외부로의 정보 유출 가능성을 원천 차단합니다. 이러한 독립적인 구조가 제공하는 구체적인 기술적 강점은 다음과 같습니다.
완벽한 독립 운영: 검색, 추론, 검증 등 모든 프로세스가 내부 인프라 내에서만 수행되어 보안 규정이 엄격한 환경에 최적화되었습니다.
도메인 특화 최적화: 단순 설치를 넘어, 기관의 고유 데이터를 기반으로 한 임베딩 모델 구성 및 파인튜닝을 포함한 통합 구축을 지원합니다.
엔지니어링 활용 사례: 실제 국가 설계기준 문서를 기반으로 구축된 시스템에서, 방대한 기술 문서를 신속하고 안전하게 해석하는 성과를 입증했습니다.
결과적으로 폐쇄망 아키텍처는 보안에 민감한 기관이 데이터 유출 걱정 없이 AI를 도입할 수 있는 가장 안전한 기반이 됩니다. 강력한 보안 위에서 도메인에 특화된 성능까지 확보하여, 안정성과 효율성을 동시에 달성할 수 있습니다.
4. 규제 준수(Compliance)와 투명한 6단계 의사결정 체계
AI 도입의 핵심 걸림돌인 '환각 현상'과 '블랙박스 문제'를 해결하기 위해, 가젤 RAG는 설명 가능한 AI(XAI) 기술과 강력한 컴플라이언스 엔진을 적용했습니다. 답변의 근거를 명확히 제시하여 사용자의 신뢰를 확보합니다. 신뢰할 수 있는 AI 운영을 뒷받침하는 핵심 기능들은 다음과 같습니다.
자동 규제 준수: 내부 규정과 법령을 사전 학습하여, 민감정보(PII)나 규정에 위배되는 질문에 대해 자동으로 차단하거나 회피 응답을 생성합니다.
6단계 의사결정 시각화: 답변이 생성되기까지의 메모리 참조, 도구 선택, 문서 인용 등 6단계 과정을 실시간으로 시각화하여 보여줍니다.
명확한 출처 표시: 사용된 정보의 출처와 신뢰도 점수를 함께 제시하여, 업무 의사결정의 투명성과 책임성을 보장합니다.
이처럼 투명하게 공개되는 의사결정 과정은 AI 답변에 대한 막연한 불안감을 해소해 줍니다. 답변의 근거와 출처를 명확히 확인할 수 있어, 중요한 비즈니스 의사결정에서도 가젤 RAG를 신뢰할 수 있는 근거가 됩니다.
가젤 RAG 자주 묻는 질문과 답변(FAQ)
Q1. 사내 문서에 표, 차트, HWP 파일이 많은데 AI가 이를 정확히 인식할 수 있나요? A. 네, 가능합니다. 가젤 RAG는 단순 OCR(문자 인식)을 넘어, 문서 내의 표, 차트, 복잡한 서식의 구조적 맥락(Context)까지 파싱하여 의미적 기억으로 변환합니다. 이를 통해 공공기관의 HWP 문서나 엔지니어링 도면의 수치 데이터까지 정확하게 해석하고 검색에 반영할 수 있습니다.
Q2. 실무에 도입했을 때 AI가 그럴듯한 거짓말(할루시네이션)을 하면 어떡하나요?
A. 가젤 RAG는 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 적용해 답변의 근거(Grounding)를 투명하게 제시합니다. 참조된 문서의 정확한 출처와 페이지를 명시하고, 답변 도출 경로를 시각화하여 신뢰도를 검증할 수 있습니다. 또한, 답변 생성 전 컴플라이언스 엔진이 작동하여 내부 규정에 위배되는 내용은 사전에 차단합니다.
Q3. 클라우드 방식(SaaS) 대신 사내 구축형(On-Premise)을 선택했을 때의 실질적 이점은 무엇인가요?
A. 핵심은 데이터 주권(Data Sovereignty) 확보와 총소유비용(TCO) 절감입니다. 외부 데이터 유출 가능성을 원천 차단하여 보안 규제를 완벽히 준수할 수 있으며, 사용량 증가에 따른 가변 비용 없이 고정 비용으로 운영 가능합니다. 또한, 기업 도메인에 특화된 sLLM(소형언어모델) 파인튜닝을 통해 범용 모델 대비 높은 성능 효율을 제공합니다.
Q4. 복잡한 추론을 하면 답변 속도가 너무 느려지지 않나요? (성능 이슈)
A. 질의의 복잡도를 분석해 처리 경로를 최적화하는 '적응형 라우팅(Adaptive Routing)' 기술이 적용되어 있습니다. 단순 정보 조회는 즉시 응답하고, 심층 추론이 필요한 경우에만 에이전트 엔진을 가동하므로 리소스 효율성과 응답 속도 간의 최적의 균형을 유지합니다.
Q5. 담당자가 바뀌어도 업무 히스토리가 유지되나요? (업무 연속성)
A. 네, 가젤 RAG는 개별 사용자의 대화뿐만 아니라 조직의 문제 해결 과정을 '절차적 기억(Procedural Memory)'으로 자산화합니다. 신규 담당자가 업무를 수행할 때, AI가 과거 담당자들의 해결 패턴과 노하우를 인출하여 가이드하므로 인력 변동에 따른 업무 공백을 최소화할 수 있습니다.