Wissly 인사이트 / 4

research / 2025. 9. 24.

키워드 검색의 한계를 뛰어넘는 사내 지식 검색 시스템 구축 전략

단순 키워드 검색은 끝났습니다. 의미 기반 탐색, 보안 설계, 실무 적용까지-사내 지식 검색 시스템 구축의 모든 전략을 정리했습니다.

research / 2025. 9. 22.

책임 있는 AI의 출발점, 바로 컴플라이언스입니다. 법무, 보안, GRC 실무를 위한 핵심 기준과 기술 구성을 이 글에 담았습니다.

guide / 2025. 9. 17.

문서 검색, 이제는 AI가 대신합니다. 키워드를 넘어 문맥과 출처를 이해하는 지능형 문서 검색의 원리와 핵심 기술을 소개합니다.

guide / 2025. 9. 16.

AI는 문서를 ‘읽는 것’을 넘어 ‘이해하고 활용’하는 수준으로 진화했습니다. 문서 기반 AI의 정의부터 핵심 기술, 기업 활용 사례까지 정리했습니다.

research / 2025. 9. 15.

수백 건의 PDF 요약, 리스크 탐지, 경쟁사 비교까지. Wissly는 보안 중심 AI 딜 리서치의 새로운 표준을 제시합니다.

research / 2025. 9. 11.

LLM은 문서 과잉과 규제 대응의 딜레마를 해결합니다. RAG 기반 보안형 지식 시스템으로 법무·금융·연구 업무를 혁신하세요.

research / 2025. 9. 10.

단순 키워드 검색의 시대는 끝났습니다. RAG는 문맥과 출처를 이해하는 AI 검색으로, 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답을 제공합니다.

research / 2025. 9. 9.

RAG 기반 문서 검색을 도입할 때 확인할 추출·검색·답변 품질, 사용자 권한, 데이터 처리 위치와 운영 조건을 정리합니다. SaaS·Private Cloud·온프레미스 선택과 실제 문서 시험을 연결하세요.

research / 2025. 8. 22.

RAG의 검색·답변 생성 과정을 출장 규정 예시로 설명합니다. 문서 색인과 모델 학습의 차이, 최신성·출처·권한에서 확인할 조건을 알아보세요.

guide / 2025. 8. 21.

정확하고 똑똑한 AI 검색의 핵심은 벡터 데이터베이스입니다. 지금 기업이 도입해야 할 이유를 실제 사례와 함께 정리했습니다.

guide / 2025. 7. 24.

AI 문서 검색은 단순한 자동화가 아닙니다. 업무 속도, 정확도, 보안까지 동시에 혁신하는 새로운 검색 방식입니다.

research / 2025. 7. 21.

온프레미스 RAG에서 문서 추출, 임베딩, 모델 호출, 로그와 백업이 어디에서 처리되는지 확인하는 방법과 사용자 권한·갱신 시험을 설명합니다.

research / 2025. 7. 17.

RAG는 질문할 때 자료를 검색하고, LoRA는 모델을 조정하는 학습 기법입니다. 기업의 문서 갱신·출처·권한·학습 데이터 요구에 따라 검토하는 기준입니다.

research / 2025. 7. 14.

사내 규정과 업무 매뉴얼을 활용하는 챗봇을 설계할 때 준비할 문서, 정답 예시, 답변 형식, 담당자 이관과 운영 기준을 정리합니다.