AI Agent · Private AI · RAG · MCP

답하는 AI에서,
일하는 AI로

AI Agent · Private AI 구축

사내 문서와 업무 시스템을 연결해
AI가 필요한 정보를 찾고 정해진 업무를 수행하도록 구축합니다.

Private RAG부터 AI Agent, MCP 시스템 연동,
On-Premise AI와 품질 평가까지 업무 환경에 맞게 설계합니다.

AI 공학박사가 총괄 PM으로 참여해 기술 구조와 구축 품질을 관리합니다.

Beyond RAG

RAG를 넘어, 업무를 수행하는 AI로

RAG가 사내 문서에서 필요한 정보를 찾아 답한다면,
AI Agent는 정보를 활용해 여러 단계의 업무까지 수행할 수 있습니다.

단, 중요한 판단과 실행은
권한 설정과 사람의 승인 절차를 통해 통제할 수 있도록 설계합니다.

01
CONNECT

데이터와 시스템을 연결합니다

문서 · DB · API · 업무 도구 등
AI가 업무에 필요한 정보와 시스템을 연결합니다.

02
SEARCH

필요한 근거를 찾습니다

RAG와 의미 기반 검색을 활용해
업무에 필요한 정보를 탐색합니다.

03
ACT

정해진 업무를 수행합니다

AI Agent가 허용된 도구를 활용해
반복적인 업무를 단계적으로 수행합니다.

04
VERIFY

결과를 검증합니다

AI의 답변과 실행 결과를 평가하고
필요한 단계에는 사람의 검토와 승인을 적용합니다.

Technology

주요 구축 기술

AI Agent

여러 단계의 업무를 처리하는
AI 기반 업무 Workflow를 구축합니다.

  • LangGraph
  • Tool Calling
  • Multi-Agent
  • Workflow Automation
  • 사람 승인·검토

Private RAG

기업 내부 문서를 활용해
근거와 출처가 있는 답변을 제공합니다.

  • 사내 문서 검색
  • Hybrid Search
  • Vector Database
  • 출처 기반 답변
  • 접근 권한 관리

On-Premise AI

민감한 데이터를 외부 서비스에 전달하기 어려운 조직을 위해
고객 인프라 내부에서 AI를 운영할 수 있도록 구성합니다.

  • Open LLM
  • 내부망·폐쇄망 환경
  • Private Infrastructure
  • 사용자·조직별 권한 관리

MCP · 시스템 연동

MCP는 AI와 데이터·업무 도구를 연결하는 표준입니다.
AI Agent가 필요한 시스템과 안전하게 연결될 수 있도록 구성합니다.

  • 사내 DB
  • API
  • 문서 시스템
  • 업무 도구
  • 승인된 외부 서비스

Document AI

텍스트뿐 아니라 다양한 형태의 문서를
AI가 읽고 필요한 정보를 추출하도록 구축합니다.

  • PDF · Word · Excel · PPT
  • OCR
  • 표·양식 추출
  • 이미지·도면 분석
  • 문서 구조화

AI 품질 평가

AI 시스템이 제대로 작동하는지
실제 업무 기준으로 측정하고 개선합니다.

  • RAG 검색 품질 평가
  • 답변 근거성 평가
  • Agent 업무 수행 평가
  • LLM 기반 보조 평가
  • 권한·안전장치 검토

Fine-Tuning

업무 특성에 따라
AI 모델을 추가 학습하거나 최적화합니다.

  • LoRA · QLoRA
  • Domain Fine-Tuning
  • Open LLM
  • Embedding 최적화
  • 모델 비교·평가
Use Cases

주요 활용 사례

각 사례는 HappyAI가 직접 개발한 솔루션과 실제 프로젝트를 기반으로 합니다.
솔루션별 상세는 소개서 PDF에서 확인할 수 있습니다.

USE CASE 01

문서 자동화 Agent

문서를 읽고 필요한 정보를 추출해
사내 양식이나 시스템에 입력합니다.

OCR → 분류 → 정보 추출 → 검증 → 저장
PDF · DOCX · XLSX 등 자동 인덱싱, 답변마다 파일명·페이지 출처 표시
적용 솔루션 DocuNOVA · Document AI소개서 PDF
USE CASE 02

Knowledge Agent

수많은 사내 문서에서 관련 정보를 찾아
근거와 출처를 함께 제공합니다.

검색 → 근거 확인 → 답변
100% 온프레미스 Private RAG · 문서를 개념 노트로 분해해 백링크·지식 그래프·갭 분석 자동 생성
적용 솔루션 DocuNOVA · AutoWiki소개서 PDF
USE CASE 03

업무자동화 Agent

자료 조사, 데이터 취합, 검산, 보고서 작성 등
반복적인 지식 업무를 자동화합니다.

계획 → 실행 → 검증
Claude · OpenAI · 로컬 LLM을 단일 관문으로 — SSO · 사용량·과금 · 로그 보관 정책으로 통제
적용 솔루션 AI Agent · Enterprise AI Gateway소개서 PDF
USE CASE 04

Compliance Agent

상담·계약·업무 기록을 분석해
위험 신호를 탐지하고 검토에 필요한 근거를 제시합니다.
최종 판단은 담당자가 수행할 수 있도록 설계합니다.

탐지 → 근거 제시 → 사람 검토
금융 상담 녹취 불완전판매 5대 위반 루브릭 · 법조항 · 증거 문장 · 위험점수 제시, 100% 오프라인 추론
적용 솔루션 RegNova소개서 PDF
USE CASE 05

AI 코딩·업무자동화

Claude Code 등 AI Coding Agent를 활용해
개발·문서·데이터 업무를 효율화합니다.

계획 → 구현 → 테스트 → 검토
매출 취합·검산, 회의록→보고서, 고객문의 분류·FAQ 등 반복 사무 업무를 스킬로 자동화
적용 솔루션 Claude Code · AI Skill
USE CASE 06

도면 지식화 Agent

이미지 도면을 부품·뷰·NOTE 노트로 구조화해
품번·치수·시공 질문에 원본 도면 근거로 답합니다.

도면 KB → 노트·그래프 → 근거 이미지 답변
결정론적 백링크로 환각 0 · e5-large + BM25 하이브리드 검색 · 철도차량 공조장치 설치도로 종단 검증
적용 솔루션 DrawingWiki소개서 PDF
USE CASE 07

VOC 감성 Agent

리뷰·상담·댓글 대량 텍스트에서
불만 신호와 속성별 감성을 판정 근거와 함께 제시합니다.

수집 → 5중 앙상블 판정 → 속성별 리포트
감성사전 + 딥러닝 2종 + LLM + 규칙 보정 앙상블 · ABSA · 감정 6분류 · 판단 근거 히트맵, 가중치 직접 조정
적용 솔루션 Sentinova소개서 PDF
USE CASE 08

데이터 분석 Agent

설문·리뷰·언론 데이터를 업로드하면
전처리 → 토픽 · 네트워크 분석 → AI 해석 초안까지 자동화합니다.

업로드 → 전처리 → 분석 → AI 해석
LDA Hot/Cold 토픽 통계검정 · CONCOR · UCINET 내보내기 · 전처리 버전 관리로 연구 재현성 확보
적용 솔루션 TEXNOVA소개서 PDF
Solution

DOCUNOVA

Private Knowledge AI — 사내 문서를 찾는 AI에서, 조직의 지식을 활용하는 AI로
DOCUNOVA는 기업 내부 문서를 검색해 근거 기반 답변을 제공하는 Private AI 솔루션입니다.
필요한 경우 AI Agent와 연결해 문서 처리와 반복 업무 자동화까지 확장할 수 있습니다.

Private RAG문서 자동 인덱싱의미 기반 검색출처 기반 답변사용자별 접근 권한문서 업데이트·재색인AI Agent 연동AI 품질 평가

AI 데모가 아닌,
실제 업무에 적용되는 시스템을 만듭니다

업무와 데이터를 이해하고 필요한 AI 구조를 설계한 뒤
PoC → 평가 → 개선 → 현업 적용 단계로 구축합니다.

AI 공학박사가 총괄 PM으로 참여해
기술 방향과 결과물의 품질을 관리합니다.

메일 한 통으로 시작합니다
  1. 하려는 일
  2. 가진 데이터
  3. 희망 일정
세 가지만 적어 주세요. 검토 후 진행 방법과 일정을 회신드립니다.