회사의 모든 지식이,
직원 각자의 비서가 됩니다
규정 · 거래처 · 인사 · 회계 데이터를 연결한 RAG 기반 AI 개인비서입니다. 직급 · 부서 권한 안에서만 답하고, 모든 답변에 근거 문서를 답니다. 완전 온프레미스 — 회사 데이터는 밖으로 나가지 않습니다.
인증 · 권한 게이트웨이
SSO 로그인, 직급 · 부서 권한(RBAC) 필터 적용
하이브리드 검색 + GraphRAG
벡터+키워드 융합 검색, 관계망 기반 확장
LLM 근거 생성
검색된 문서만 근거로 답변 생성
근거 인용 답변
모든 답에 출처 링크 · 감사 로그 기록
찾아서, 근거와 함께, 권한 안에서만 답합니다
기업용 AI 비서의 성패는 모델 크기가 아니라 검색과 통제에 있습니다. LINE ASSIST는 최신 RAG 아키텍처로 정확히 찾고, 권한 체계로 볼 수 있는 것만 답하며, 모든 답변에 근거를 남깁니다.
인증 · 권한 필터
AD/SSO 인증 후 사용자의 직급 · 부서 권한이 검색 범위 자체를 제한 — 권한 밖 문서는 검색조차 되지 않음
하이브리드 검색
의미 기반 벡터 검색 + 고유명사에 강한 키워드 검색을 융합(RRF) — "A거래처" 같은 정확 매칭과 맥락 이해를 동시에
GraphRAG · 질문 분해
거래처-담당자-계약의 관계망을 타고 확장, 복합 질문은 하위 질문으로 분해해 각각 검색(Agentic)
근거 인용 생성
검색된 문서만을 근거로 답변 생성, 출처 링크 필수 표시 · 근거 없으면 "모른다"고 답함
* 파인튜닝이 아닌 RAG 구조라, 민감 데이터가 모델 가중치에 흡수되지 않습니다 — 데이터 삭제 요청도 색인 삭제로 즉시 반영됩니다.
정확한 이름 + 의미 이해
벡터 검색만으로는 "T-2024-088 계약"같은 고유 식별자를 놓칩니다. 키워드 검색을 융합(RRF)해 정확 매칭과 의미 검색을 동시에 잡습니다.
관계로 연결된 답변
거래처-담당자-계약-미수금이 그래프로 연결되어, "A거래처 현황 요약" 같은 질문에 흩어진 정보가 한 답변으로 모입니다.
복합 질문 분해
"휴가자 알려주고 A거래처 미수금도" — 여러 요구가 섞인 질문을 하위 질문으로 분해해 각각 검색 · 종합합니다.
3중 보안 설계
저장 암호화(AES-256) · 전송 암호화(TLS 1.3) · 권한 격리(RBAC). 여기에 온프레미스 LLM으로 외부 전송 자체를 차단합니다.
적용 케이스 분석
부서마다 다른 질문, 하나의 비서가 권한에 맞게 답합니다.
거래처 360°를 한 번의 질문으로
거래처 정보가 ERP · 엑셀 · 이메일에 흩어져, 미팅 전 준비에 담당자마다 30분 이상을 썼습니다.
ERP · 계약 문서 · 연락처를 그래프로 연결하고, 거래처 이름 한 번이면 계약 · 담당자 · 미수금이 근거와 함께 요약되도록 했습니다.
미팅 준비가 질문 한 번으로 끝나고, 담당자 부재 · 인수인계 시에도 거래처 히스토리가 그대로 이어집니다.
규정 문의가 셀프서비스로
연차 이월 · 출장비 · 경조 규정 같은 반복 문의가 인사팀 업무 시간을 잠식하고, 답변도 사람마다 달랐습니다.
사규 · 지침 · 공지를 색인하고, 답변마다 규정 조항 링크를 필수로 달아 셀프서비스 창구를 만들었습니다.
반복 문의가 대폭 줄고 답변 기준이 조항 단위로 통일됐습니다. 신규 입사자 온보딩 질문도 대부분 비서가 처리합니다.
회의록 속 결정사항을 다시 찾을 수 있게
품질 회의의 결정과 담당은 회의록에 있지만, 몇 주 뒤 "그때 뭐라고 정했지?"를 찾는 데 오랜 시간이 걸렸습니다.
회의록 · 품질 문서를 색인하고 결정사항 · 담당 · 기한 중심으로 질의할 수 있게 구성했습니다.
지난 결정이 근거 문서와 함께 수 초 만에 소환되어 회의가 반복 논의 대신 진행 점검으로 바뀌었습니다.
* 수치와 시나리오는 대표 적용 사례 기준이며, 공정·데이터 환경에 따라 달라질 수 있습니다.