인사이트

권한 없는 정보가 검색되지 않게 하기

사용자의 권한과 프로젝트 범위를 검색 단계부터 적용해야 하는 이유를 설명합니다.

에이전트의 실행을 안전하게 통제하기

데이터를 바꾸는 에이전트가 조회와 확인, 승인을 거쳐 안전하게 실행되는 방법을 살펴봅니다.

데이터마다 보호 방법이 다른 이유

데이터의 위험과 사용 목적에 따라 저장, 검색과 삭제 방법을 다르게 정해야 하는 이유를 설명합니다.

답변이 만들어진 과정을 확인하는 방법

검색과 도구 사용, 모델의 답변이 하나의 결과로 이어진 과정을 추적하는 방법을 살펴봅니다.

문서가 검색 가능한 지식이 되기까지

파일을 올린 뒤 내용을 읽고 나누고 저장해 질문에 사용할 수 있게 만드는 과정을 설명합니다.

지식의 관계를 함께 찾는 방법

비슷한 문장을 찾는 검색과 사람·제품·규정 사이의 관계를 찾는 검색의 차이를 설명합니다.

사내 AI가 틀린 답을 만드는 이유

문서가 있어도 AI가 틀린 답을 만드는 원인과 신뢰할 수 있는 답변의 조건을 살펴봅니다.

상품 문의와 재고 확인을 연결하기

상품 정보와 현재 재고, 주문 상태를 구분해 고객과 매장의 업무를 지원하는 방법을 살펴봅니다.

공공 업무에 근거를 더하는 방법

법령과 지침의 시점과 적용 범위를 확인해 민원과 행정 업무의 검토를 돕는 방법을 설명합니다.

의료 기록을 더 쉽게 찾고 정리하기

흩어진 진료 기록과 병원 지침을 빠르게 찾고 의료진의 검토를 돕는 활용 방법을 살펴봅니다.

재무 보고를 하나의 흐름으로 연결하기

원천 데이터 확인부터 차이 분석, 검토와 보고서 작성까지 이어지는 재무 업무 흐름을 설명합니다.

법무 검토를 더 빠르고 정확하게

계약 조항과 사내 기준, 과거 선례를 함께 확인해 법무 검토를 지원하는 방법을 살펴봅니다.

보고서를 제안서로 바꾸는 방법

긴 보고서의 내용을 빠뜨리지 않고 설득력 있는 제안서로 다시 구성하는 과정을 설명합니다.

고객 문의를 실제 업무로 연결하기

고객의 질문에 답하는 것부터 확인과 승인, 후속 처리까지 이어지는 업무 흐름을 살펴봅니다.

에이전트들이 함께 일하는 방식

지식 검색, 데이터 분석, 보고서 작성과 전달을 담당하는 여러 AI 에이전트의 협업 구조를 설명합니다.

데이터를 안전하게 지키는 방법

기업의 보안 정책과 데이터 주권을 유지하면서 생성형 AI를 활용하기 위한 구축 원칙을 설명합니다.

기업 지식을 경쟁력으로 전환하기

흩어진 문서와 업무 노하우가 조직 전체가 활용하는 AI 지식 자산으로 전환되는 과정을 살펴봅니다.

에이전트로 실제 업무 수행하기

정보 검색부터 분석, 문서 작성과 전달까지 AI 에이전트가 업무를 완성하는 방식을 살펴봅니다.