Searchdoc
복잡한 기업 데이터를
AI와 연결하는
AI Native Search Infrastructure
기업용 AI 검색 인프라
Searchdoc은 입찰 문서, 계약서, 기술 사양서 등 복잡한 비즈니스 문서의 구조와 맥락을 정확히 이해하는 AI Native Search Infrastructure를 구축합니다.
도메인 특화 용어와 다국어를 처리하여 AI가 기업의 지식을 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다. 검색 품질 향상을 통해 AI 서비스의 정확도를 근본적으로 개선합니다.
“검색 품질이 AI 서비스의 정확도를 결정합니다.
우리는 그 핵심 문제를 해결합니다.”
Searchdoc Team
Team Searchdoc
검색과 인프라 전문가
AWS, NAVER, SAMSUNG 등에서 대규모 검색 시스템을 설계하고, 클라우드 인프라를 구축하며, 글로벌 엔터프라이즈 솔루션을 리드해온 전문가들이 모였습니다.
AI 활용의 확장
LLM의 발전으로 Copilot, RAG, Agent, Workflow 등 AI 활용 사례는 날로 다양해지고 있습니다. 기업들은 AI를 통해 더 많은 가치를 만들어가고 있습니다.
RAG의 한계
도메인 지식을 활용하는 핵심 레이어는 여전히 Vector Embedding 기반의 RAG가 주류입니다. 하지만 복잡한 기업 데이터에서는 한계가 분명합니다.
검색 회사의 접근법
우리는 검색 회사의 접근법과 노하우를 바탕으로 이 문제를 해결합니다. 더 깊은 검색 기술로 더 큰 비즈니스 가치를 만들어갑니다.
Why Search?
우리는 각 Industry별로 아직 AI가 풀지 못한 문제가 많다고 생각합니다.
문제의 핵심
AI가 제대로 작동하지 않는 핵심 원인은 도메인의 정보를 AI가 제대로 활용하지 못하기 때문입니다. 검색 기술이 이 문제를 풀어낼 실마리라고 믿습니다.
실제 활용 사례
수만 장의 계약서와 입찰 문서로부터 대화형 검색이나 챗봇을 만들거나, 독소 조항 및 체크리스트를 자동으로 추출하거나, 이를 기반으로 새로운 문서를 생성하는 것.
검색이 기반
이 모든 것의 기반에는 정확한 검색이 있습니다. 검색이 정확해야 AI가 올바른 답을 줄 수 있습니다. 우리는 그 검색을 만듭니다.
Technology
검색은 근본적으로 검색어와 문서 사이의 간극을 좁히는 기술입니다. 사용자가 입력한 짧은 질문과, 방대한 문서 속에 숨겨진 정답 사이의 거리를 줄여야 합니다.
Document Expansion
문서를 확장하여 다양한 Feature를 추출합니다. 문서의 구조, 맥락, 도메인 특화 용어를 분석하여 검색 가능한 형태로 변환합니다.
Query Reformulation
사용자의 검색어를 재구성합니다. 짧은 질문에서 의도를 파악하고, 문서와 매칭될 수 있는 형태로 확장합니다.
Ranking Model
확장된 문서와 재구성된 검색어 사이의 거리를 계산합니다. 가장 관련성 높은 결과를 상위에 배치합니다.
검색 품질이 AI 서비스의 정확도를 결정합니다.
Searchdoc이 그 핵심을 만듭니다.
복잡한 기업 데이터에서 정확한 정보를 찾아내는
AI Native Search Infrastructure 기업