Grounded Answers
묻는 말에,
근거를 붙여 답합니다
업로드한 문서 안에서만 답을 찾고, 인용한 조항·페이지를 출처로 함께 보여줍니다. 출처 없는 답변은 만들지 않습니다.
기업이 AI 도입을 망설이는 데는 이유가 있습니다. 대개 이 세 곳에서 막힙니다.
RT'S는 근거 · 보안 · 거버넌스로 이 셋을 한 번에 닫습니다.
문서는 쌓이는데, 정작 필요할 때 어디 있는지 모릅니다. 폴더와 메신저에 흩어진 자료를 매번 사람이 직접 뒤집니다.
범용 AI는 그럴듯하게 지어냅니다. 출처를 확인할 수 없는 답은 결국 다시 검증해야 하니, 중요한 의사결정에는 쓰지 못합니다.
보안 때문에 외부 AI에 회사 자료를 넣을 수 없습니다. 민감한 문서가 사외 서버로 나가는 순간을 통제할 방법이 없습니다.
문서를 적재하면 의미 단위로 색인합니다. 질문이 들어오면 권한 있는 문서에서 근거를 검색해 답을 만들고, 사용한 출처를 함께 남깁니다.
RAG Engine
Postgres + pgvector 기반 의미 검색에 LLM 생성을 결합합니다. 답변마다 인용한 청크를 남겨 "무엇을 근거로 답했는지"를 추적할 수 있고, 권한이 있는 문서만 검색 대상이 됩니다.
Multi-tenant Security
요청·ORM·RLS·테스트 4계층으로 조직과 사용자를 분리합니다.
Domain Packs
보험·금융·법무·의료 전문 팩과 공통 실무 팩을 토글로 더합니다.
Deploy Anywhere
같은 컨테이너 이미지로 사내망부터 구독형까지. 환경 변수로만 구성을 바꿉니다.
Citations & Trace
답변마다 근거 청크를 남기고, 모든 요청에 trace_id·provider 스탬프가 붙습니다.
RT'S가 기본 동작으로 보장하도록 설계된 사실입니다.
지원 포맷 PDF · HWP · DOCX · XLS · CSV · MD
데이터·근거·연동·도입 기간까지, 의사결정 전에 확인하는 것들입니다.
온프레미스 배포 시 데이터는 고객사 망 밖으로 나가지 않습니다. SaaS와 동일한 컨테이너 이미지를 사내망에 설치하며, LLM·임베딩도 설치형으로 운영합니다.
모든 답변에는 사용한 원본 문서 청크가 출처로 함께 표시됩니다. 근거를 찾지 못하면 답을 지어내지 않습니다. 출처 없는 답변은 편의가 아니라 결함으로 취급합니다.
특정 업종·직무의 큐레이션된 지식과 프롬프트 증강을 묶은 모듈입니다. 보험·금융·법무·의료 전문 팩과 회의·영업·인사 등 기본 실무 팩을 토글로 켜고 끕니다.
온프레미스에서는 설치형 LLM·임베딩을 사내에서 운영하고, 환경에 맞춰 모델을 교체할 수 있습니다. 답변에는 어떤 근거로 응답했는지 추적 정보가 함께 남습니다.
SaaS는 신청 후 수 일 내, 온프레미스는 환경 진단을 거쳐 보통 수 주가 걸립니다. 도입 문의, 환경 진단, 실제 문서로 PoC, 배포·인수 순서로 진행합니다.
같은 컨테이너 이미지를 사용합니다. 출처 인용·멀티테넌트 보안·도메인 팩·감사 로그는 어디서나 동일하고, 데이터 위치와 운영 주체만 환경에 맞춰 선택합니다.
관리 콘솔에서 공개키를 발급하고 스크립트 한 줄을 붙이면 임베드 위젯으로 연결됩니다. 공개키 검증과 허용 도메인(origin) 화이트리스트로 등록된 곳에서만 동작합니다.
역할에 따라 볼 수 있는 지식 베이스를 나눕니다. 권한 밖 문서는 검색·인용 대상이 되지 않으며, Postgres RLS로 행 단위 격리를 데이터베이스가 직접 보장합니다.