1. 문제점 인식

기존 사내 정보 관리의 한계점
- 방대한 기술 문서와 업무 매뉴얼이 부서별로 분산 저장되어 정보 접근성 저하
- 전문 기술 용어와 복잡한 배터리 공정 정보로 인한 신입사원 학습 곡선 증가
- 퇴직자 지식 유실로 인한 업무 연속성 문제 및 기술 노하우 손실
- 부서 간 정보 공유 부족으로 중복 업무 발생 및 협업 효율성 저하

2. 해결 목표

지능형 지식 관리 플랫폼 구축
- AI 기반 통합 검색 시스템으로 모든 사내 정보의 즉시 접근 가능
- 자연어 질의를 통한 직관적인 정보 검색 및 업무 지원
- 조직 지식의 체계적 보존 및 효과적인 전수 시스템 구현
- 실시간 업무 지원을 통한 의사결정 속도 향상 및 생산성 극대화

3. 비즈니스 요구사항

기업 디지털 전환의 핵심 과제
- 지식 관리 혁신: 4차 산업혁명 시대 지식 기반 경쟁력 확보
- 업무 효율성: 정보 검색 시간 단축을 통한 핵심 업무 집중도 향상
- 인재 육성: 신입사원 온보딩 가속화 및 전문 인력 양성 지원
- 기술 보안: 중요 기술 정보의 안전한 관리 및 접근 제어 강화

4. 도메인 특성

배터리 기술 분야의 특징
- 고도 전문성: 화학, 재료공학, 전기공학 등 다학제 융합 기술 영역
- 빠른 기술 변화: 차세대 배터리 기술 개발로 인한 지식 업데이트 필요성
- 안전 중요성: 배터리 안전 기준 및 품질 관리 프로세스의 정확한 이해 필수
- 글로벌 경쟁: 국제 표준 및 각국 규제 정보의 실시간 파악 요구

1. 온라인 바카라 주소 개요

LG에너지솔루션의 업무 효율성 향상을 위한 사내 전용 지식 관리 RAG 챗봇 시스템을 개발했습니다. 기업 내부의 방대한 기술 문서, 업무 프로세스, 제품 정보를 AI가 학습하여 임직원들이 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있는 지능형 업무 지원 플랫폼을 구축했습니다.

2. 핵심 가치 제안

- 업무 효율성 극대화: 복잡한 기술 문서 검색 시간을 대폭 단축
- 지식 접근성 향상: 신입사원부터 베테랑까지 동등한 정보 접근 기회 제공
- 업무 연속성 보장: 퇴사자 지식 유실 방지 및 조직 지식 자산 보존
- 의사결정 지원: 실시간 데이터 기반 정확한 정보로 빠른 의사결정 지원
- 협업 강화: 부서 간 정보 격차 해소 및 원활한 커뮤니케이션 환경 구축

3. 기술 아키텍처 및 작업 범위

[AI/ML Development]

LangChain 기반 엔터프라이즈 RAG 시스템
- 기술 스택: LangChain, Qdrant
- 문서 처리: PDF, Word, Excel, PowerPoint 등 다양한 형식 자동 파싱
- 벡터 임베딩: 한국어 최적화 임베딩 모델 적용으로 검색 정확도 향상
- 컨텍스트 관리: 대화 히스토리 기반 연속적인 질문 처리
- 보안 강화: 사내 민감 정보 처리를 위한 데이터 암호화 및 접근 제어

지식 베이스 구축
- 기술 문서: 배터리 기술, 제조 공정, 품질 관리 가이드라인
- 제품 정보: 배터리 셀 스펙, 모듈 설계, 팩 구성 기술 자료
- 규정 준수: 안전 규정, 환경 정책, 품질 인증 관련 문서

[Backend Development]

통계 및 분석 백엔드 시스템
- 기술 스택: Spring Boot, Nest.js, Redis
- 사용자 분석: 질문 패턴, 활용도 통계 수집 및 분석
- 데이터 파이프라인: 실시간 로그 수집 및 배치 처리 시스템
- 리포팅: 관리자 대시보드용 통계 데이터 API 제공

엔터프라이즈 보안
- 인증: Google OAuth 연동 구현
- 감사 로그: 모든 질문과 응답에 대한 추적 가능한 로그 시스템
- 데이터 거버넌스: 개인정보 처리 정책 준수 및 데이터 라이프사이클 관리

[Frontend Development]

반응형 웹 애플리케이션
- 기술 스택: React 18, TypeScript
- 엔터프라이즈 UI: 직관적이고 전문적인 사내 시스템 인터페이스
- 반응형 설계: 데스크톱, 태블릿, 모바일 환경 완벽 지원

관리자 대시보드
- 사용 통계: 일별/월별 사용량
- 콘텐츠 관리: 지식 베이스 업데이트, 문서 추가/수정/삭제

4. 핵심 기능 구현

가. 지능형 사내 지식 검색
- 자연어 질의: "신제품 배터리 안전 기준이 뭐야?" 형태의 자연스러운 질문 처리
- 다중 문서 참조: 여러 문서에서 정보를 종합하여 완전한 답변 생성
- 실시간 업데이트: 새로운 문서 추가 시 즉시 학습 반영

나. 엔터프라이즈 보안 시스템
- 감사 추적: 모든 질문과 응답에 대한 완전한 로그 기록 및 추적

다. 핵심 성과 및 기술적 도전 해결

시스템 성능 최적화
- 검색 정확도: 사내 기술 문서 기반 응답 정확도 91% 달성
- 응답 속도: 평균 3초 이내 실시간 답변 제공
- 동시 사용자: 500명 이상 동시 접속 처리 가능

기술적 혁신 포인트
- 한국어 최적화: 기술 용어, 사내 전문 용어에 특화된 임베딩 모델 튜닝
- 멀티모달 검색: 텍스트뿐만 아니라 도표, 그래프 정보까지 통합 검색
- 실시간 학습: 사용자 피드백을 통한 지속적인 모델 성능 개선

비즈니스 임팩트
- 정보 검색 시간: 평균 20분 → 3분으로 85% 단축
- 신입사원 온보딩: 업무 적응 기간 40% 단축
- 지식 공유: 부서 간 정보 공유 빈도 3배 증가
- 업무 생산성: 정보 검색 관련 업무 효율성 60% 향상

라. 배운 점 및 개선사항

기술적 학습
- 엔터프라이즈 RAG: 대용량 기업 문서 처리 및 보안이 강화된 RAG 시스템 구축 경험
- 도메인 특화: 배터리 기술 분야 전문 용어 처리 및 컨텍스트 이해 능력 향상
- 확장성 설계: 대규모 조직에서의 동시 사용자 처리 및 성능 최적화 기법 습득

향후 개선 계획
- 멀티모달 확장: 기술 도면, 회로도 등 이미지 기반 질의응답 지원
- 워크플로우 통합: 업무 프로세스 자동화 및 승인 시스템 연계
- 개인화 강화: 사용자별 업무 영역 학습을 통한 맞춤형 정보 제공

5. 기술 스택 상세

AI/ML
- Framework: LangChain
- Vector DB: Qdrant
- 임베딩: OpenAI text-embedding-ada-002

Backend
- Framework: Spring Boot, Nest.js
- 데이터베이스: RDS MySQL

Frontend
- Framework: React 18, TypeScript
- 빌드: Vite

DevOps
- 컨테이너: AWS EC2