“AI가 먼저 문서 찾고 요약” “인젠트 ‘도큐먼트’ 무한진화?” 작성일 10-24 48 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">인공지능 기반 문서 모듈화해 관리<br>현장밀착 ‘스마트 도큐먼트’ 핵심축</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qMVfvmMVZf"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bc9ba510b974197161f26aa97f21e838ab0a7edf50e54c529a7e24fe1cf5dfe7" dmcf-pid="BRf4TsRfXV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/24/ned/20251024113539859wyvj.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="z6F3cnqFZ4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/24/ned/20251024113539859wyvj.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="c9e89aab6dcdff732cbd942b4ec82fa7e94bc38fe312af5f1490be8000d52da7" dmcf-pid="be48yOe452" dmcf-ptype="general">필요한 문서를 인공지능(AI)이 먼저 찾아주고, 방대한 문서를 자동으로 요약·제공하는 ‘스마트 도큐먼트(Document)’ 기술이 확산되고 있다.</p> <p contents-hash="37f688c15aa3706c41df9bc5f01e0ef786fae021b6beb8401a8bb9bef4468e32" dmcf-pid="Kd86WId859" dmcf-ptype="general">이를 가능하게 하는 데에는 AI를 뒷받침할 핵심 기술 인프라가 필요하다. 인젠트는 문서중앙화 솔루션 ‘Document(도큐먼트)’와 ‘RAGOps’, 데이터베이스 ‘eXperDB’로 스마트 도큐먼트 생태계의 핵심 축으로 평가받고 있다.</p> <p contents-hash="1b085236ab945b067720d747497923c0b8392a4b70019cfc4bc699e8fd1a6556" dmcf-pid="9J6PYCJ6GK" dmcf-ptype="general">24일 인젠트에 따르면 최근 기업과 공공기관 모두에서 RAG 기반 AI 수요가 커지고 있지만, 문제는 데이터 품질이다. 이에 현실적 해법으로 주목받는 게 인젠트 문서중앙화 플랫폼이다.</p> <p contents-hash="bf606d9bdd6db31bf7e3aba324196c219b026b5da6578c7af3478976b8c92415" dmcf-pid="2iPQGhiPGb" dmcf-ptype="general">문서중앙화 플랫폼은 기업 내 모든 비정형 문서를 하나의 체계 안에 통합 저장하고 권한·보안·이력·메타정보까지 일관되게 관리한다. 덕분에 분산된 정보 환경을 업무 중심 체계로 전환할 수 있으며, 이는 곧 AI 학습과 활용에 있어 ‘신뢰 가능한 데이터 기반’을 제공하게 된다. 도큐먼트는 이런 과정을 자동화해 문서 정제와 데이터 관리 효율성을 극대화한다. 이러한 기반 위에서 동작하는 것이 RAGOps 플랫폼이다. RAGOps는 문서중앙화로 정비된 데이터를 임베딩, 검색, 요약, 응답 생성 등 AI 프로세스로 연결하는 역할을 한다. 도큐먼트와 연동으로 문서 검색 정확도와 응답 품질을 더 향상시킬 수 있다.</p> <p contents-hash="fd55171968e4badb98b92dd6ec369314becaa1fd1d1c78dd3926dea28dfa717d" dmcf-pid="VnQxHlnQ5B" dmcf-ptype="general">모든 기능이 모듈화돼 있어 새로운 모델 도입, 성능 개선, 도메인 변경 등에 유연하게 대응할 수 있으며, 회의록 자동 생성, 법률문서 질의응답, 제품 설명서 요약 등 현장 밀착형 AI 서비스를 손쉽게 구현할 수 있다.</p> <p contents-hash="19d890b2bccb0f17aafb991cb630952fa9e6e8d9ae57695583c6e1c0f15ce8f2" dmcf-pid="f6bKCE6bXq" dmcf-ptype="general">AI 기반 문서 시스템의 진정한 핵심은 결국 데이터 품질과 관리에 달려 있다. 이때 활용되는 게 인젠트 도큐먼트와 이를 뒷받침하는 데이터베이스(eXperDB)다. eXperDB는 오픈소스(PostgreSQL) 기반의 하이브리드 DB 플랫폼으로, 정형 데이터는 물론 벡터화된 비정형 데이터까지 통합적으로 관리할 수 있다. SQL 기반 필터링과 벡터 유사도 검색을 동시에 수행하며, 다양한 확장 기능과 성능 튜닝, 암호화·백업 기능까지 기본으로 제공해 AI 환경에 최적화된 아키텍처를 구현할 수 있도록 돕는다. 도큐먼트와 결합될 경우 대용량 문서 데이터를 안정적으로 저장, 검색하며 AI 학습 효율성을 높이는 기반 역할을 수행한다.</p> <p contents-hash="6d7d1343bd163488de43f1a794b497927ccc0c44401ce929b9d5b683006102c7" dmcf-pid="4PK9hDPKZz" dmcf-ptype="general">문서중앙화 솔루션 도큐먼트가 문서 자산을 정제하고, RAGOps가 이를 AI로 연결하며, eXperDB가 그 기반을 지지하는 구조를 갖췄다는 게 인젠트의 설명이다. 기존 문서를 버리지 않고도 AI를 연결할 수 있다는 점, AI 품질을 지속 개선할 수 있는 구조라는 점, 보안·확장·성능 모두를 갖춘 데이터 인프라가 준비돼 있다는 점 등이 강점이다. 김상수 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “카카오 수사기관, 변호인까지 입건하겠다 협박”…속속 드러난 ‘충격’ 압박수사 10-24 다음 스포츠윤리센터, '건강한 스포츠 문화 만들기' 영상 공모전 시상 10-24 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
