Graph N-hop Agentic RAG
강의·교재·과거 시험 문제·평가 기준을 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 학습합니다. 학습자가 물으면 근거를 함께 보여줍니다.
경영진용 도입 효과로 돌아가기
Technical implementation
교육 · 기술 적용 방법
Graph N-hop Agentic RAG, 하이브리드 실행, 교수자 검수 Takeover, Audit Log로 학습·평가·교수자 지원까지 교육 현장에 그대로 씁니다.
개요
교육 현장에는 개인별 학습 속도 차이, 교수자 강의·평가 공수, 서술형 채점 시간, 다국어 학습 콘텐츠 수요가 함께 쌓여 있습니다.
AICLUDE의 Graph N-hop Agentic RAG, 하이브리드 실행 엔진, 교수자 검수 Takeover, Audit Log는 교육 현장 요구에 그대로 맞물립니다. 학습 튜터의 AI 자동 답변과 교수자 최종 검수, AI 초안 채점과 교수자 검수, 강의 자료 기반 평가 문항 자동 초안처럼 교육 특화 시나리오에 바로 씁니다.
주요 역량
Fortress Pipeline 8단계
학습자 질문의 의도 파악, 검증, 답변 생성, 출처 표시로 할루시네이션을 줄입니다.
교수자 검수 Takeover
상담원 인계 흐름을 교수자 검수 플로우로 옮겼습니다. AI 채점 → 교수자 최종 검수.
Audit Log
학습자·교수자 활동을 모두 기록합니다. 평가 이의제기와 감사 대응에 씁니다.
한·영·일 네이티브
다국어 학습 콘텐츠와 평가를 동시에 지원합니다.
PII 보호
학습자 개인정보는 AES-256-GCM으로 암호화하고 사일로로 물리 격리합니다.
Case Stories
완결형 적용 시나리오
각 케이스는 고객 과제·AICLUDE 적용·작동 시나리오·기대 효과·사용 기술 5요소를 모두 펼친 상태로 노출됩니다.
Case 01
AI 학습 튜터
고객 과제
- 학습자마다 속도·이해도·선호 방식이 다름
- 1:1 튜터링은 비용·인력 한계
- 교재 범위를 벗어난 질문은 답변 품질 편차가 큼
AICLUDE 적용
- 1강의·교재를 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 학습
- 2학습자 질의에 벡터 검색과 Fortress Pipeline 8단계 검증으로 답변
- 3하이브리드 실행 엔진이 난이도별 설명 방식을 자동 선택 (쉬운 설명 / 심화)
- 4웹 위젯·Slack 봇 등 옴니채널로 학습자 접근
- 5Audit Log로 학습자 활동을 기록해 학습 성과 분석에 활용
작동 시나리오
요청 · 학습자
"이차함수 최댓값 구하는 법, 예시와 함께 설명해줘"
- 01검색Graph N-hop Agentic RAG이 교재·예제 검색
- 02검증Fortress Pipeline 8단계이 답변 생성·출처 표시
- 03실행하이브리드 실행이 난이도별 설명 선택
- 04재학습학습자 이해도 피드백
- 05단계재설명
- 06감사Audit Log 기록 (학습 진척도 분석용)
기대 효과
- 1:1 튜터 비용 감소
- 학습 속도 차 대응
- 교재 활용도 향상
사용 기술
- Graph N-hop 방식의 Agentic RAG
- Fortress Pipeline 8단계
- 하이브리드 실행
- 옴니채널
- Audit Log
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우리 조직의 데이터·보안 요구와 업무 흐름을 기준으로 PoC를 설계합니다.