Graph N-hop 방식의 Agentic RAG
논문·특허·사내 실험 데이터·SOP를 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 명제 단위로 자른 뒤 벡터로 검색합니다.
Technical implementation
설비 예지보전, 공정 품질 분석, 소재 R&D, 환경 규제 대응까지. 실제 코드로 검증된 기능만 골라 제조·전자·소재 현장에 적용합니다.
제조·전자·소재 현장에는 MES·DCS·PLC·디지털트윈이 이미 깔려 있습니다. AICLUDE는 이 공장 OT 스택을 대체하지 않고 그 위에 얹어, 비정형 데이터·규제 문서·연구 지식·작업자 코파일럿을 맡는 업무 에이전트 레이어로 돌아갑니다.
암호화 컨테이너 이미지의 온프레미스 배포, 물리적 멀티테넌시, 9종 AI 보안 가드가 설계 단계부터 들어가 있어, 공정 데이터를 외부로 빼지 않고 사내망 위에서 돌립니다.
논문·특허·사내 실험 데이터·SOP를 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 명제 단위로 자른 뒤 벡터로 검색합니다.
입력 보강 → 의도 파악 → 사전 검증 → 실행 계획 → 빠른 응답 → 사후 검증 → 자동 보정. 할루시네이션을 거르고 출처를 함께 표시합니다.
프롬프트 인젝션, 도구 오용, 데이터 유출, RAG 포이즈닝, 체인, 메모리, DoS, 출력 조작, 공급망 9종 방어.
공장 내부망에 배포합니다. PII 암호화, 암호화 상태 검색 인덱스, 물리적 멀티테넌시.
글로벌 특허·규제 문서를 번역기가 아니라 네이티브 프롬프트·UI로 처리합니다.
문서·이미지·DB 쿼리·브라우저·스케줄러·데이터 분석을 설치 즉시 씁니다.
각 케이스는 고객 과제·AICLUDE 적용·작동 시나리오·기대 효과·사용 기술 5요소를 모두 펼친 상태로 노출됩니다.
우리 조직의 데이터·보안 요구와 업무 흐름을 기준으로 PoC를 설계합니다.