솔루션

컨센스봇

사내 SOP·품질기록·전자문서를 출처와 함께 답하는 완전 온프레미스 질의응답 솔루션

이 페이지가 답하는 질문

  • LLM이 지어낸 답변을 어떻게 걸러내나요?
  • GMP 규정과 SOP를 자연어로 조회할 수 있나요?
  • 제조 현장에서 온프레미스 LLM을 쓸 수 있나요?
  • 품질 문서가 여러 시스템에 흩어져 있는데 한 번에 찾을 수 있나요?

규제 현장의 문서 조회

GMP처럼 규제가 걸린 현장에서는 답이 맞는지보다 근거가 어디 있는지가 먼저입니다. 실무자는 SOP, 품질기록, 전자문서를 각각 다른 시스템에서 찾아 눈으로 대조합니다. 시간이 걸리는 일이고, 사람마다 찾아낸 근거가 다를 때도 있습니다.

그렇다고 일반 LLM을 붙이면 더 곤란해집니다. 문서에 없는 내용을 그럴듯하게 지어내기 때문입니다. 규정 업무에서 그럴듯한 오답은 답이 없는 것보다 나쁩니다.

답변 검증 방식

컨센스봇은 답변 생성 뒤에 검증 단계를 둡니다.

생성된 답변의 주요 주장과 인용 근거를 원문과 자동으로 대조합니다. 근거가 충분하지 않거나 원문과 어긋나면 다시 검색해 생성하거나, 끝내 확인되지 않으면 “확인되지 않음”으로 응답합니다. 이 검증은 일부 표본이 아니라 전건에 적용되며, 평균 0.7초가 걸립니다.

처리 절차

  1. 질의 접수 — 질문의 의도와 핵심 키워드를 분석해 유형(문서 조회형·절차 안내형·기록 확인형)을 나누고, EDMS·QMS·사내 위키·업무 DB 중 어디를 뒤질지 검색 범위를 정합니다.
  2. 근거 수집 — SOP, MBR, SPEC, 품질기록, 변경·일탈 기록에서 관련 자료를 모읍니다. 키워드 검색과 의미 기반 검색을 함께 돌려 본문·표·메타데이터·구조화 레코드를 훑고, 최신 버전과 문서번호, 표 항목, 레코드 단위까지 좁혀 근거 구간을 고릅니다.
  3. 답변 생성 — 고른 근거로 답변을 쓰고, 사용한 문서명·문서번호·버전·관련 항목을 함께 정리해 붙입니다. 이 답변이 앞서 설명한 전건 검증을 통과해야 사용자에게 나갑니다.

검색 범위

사내 SOP와 규정, 품질기록, 전자문서를 하나의 창구에서 조회합니다. 밀집 임베딩과 희소 임베딩을 함께 쓰는 하이브리드 검색이라, 용어가 정확히 일치하지 않아도 찾아냅니다.

단순 조회만이 아닙니다. 여러 문서를 나란히 비교하거나, 개정 전후 버전의 차이를 짚거나, 품질기록을 조건별로 집계하는 일도 같은 창구에서 처리합니다.

연동 대상은 QMS, EDMS 등 문서관리 시스템입니다.

온프레미스 구동

vLLM, 벡터DB, 임베딩 모델까지 전 구성요소가 고객사 서버에서 구동됩니다. 외부 API를 호출하지 않으므로 규정 문서와 품질기록이 회사 밖으로 나가지 않습니다.

배포는 온프레미스 또는 고객 전용 클라우드(VPC·Dedicated) 중에서 고릅니다. ISO/IEC 27001과 GS인증 1등급을 보유하고 있습니다.

지식 축적

현장에서 “이 답은 이렇게 고쳐야 한다”는 피드백이 올라오면 관리자 승인을 거쳐 지식 위키로 축적됩니다. 담당자가 바뀌어도 조직이 쌓은 판단 기준이 남습니다.

적용 사례

제약·바이오 제조업 현장의 품질·생산 실무자가 대화형으로 질의하면, 관련 문서를 검색·비교·검증해 출처와 함께 답하는 형태로 운영 중입니다.

규정 문서 1,527건, 품질기록 146,919건, 전자문서 63,000여 건을 통합 검색하고 있으며, 생성 답변은 전건 자동 근거 검증을 거칩니다. 품질이 떨어지지 않는지 확인하기 위해 119건의 회귀 테스트를 상시 돌리고 있습니다.

도입 요건

배포와 서버 — 고객사 보안 정책에 따라 온프레미스 또는 Private Cloud에 구축합니다. 업무 시스템과 문서 저장소에 닿는 내부망 구성이 필요하고, LLM·임베딩 모델 구동용 GPU 서버와 API·검색·벡터DB 운영용 서버 자원이 듭니다. 외부망이 막힌 환경이라면 모델과 패키지를 반입하고 갱신하는 절차를 미리 정해 두셔야 합니다.

문서 준비 — SOP·MBR·SPEC 같은 규정·표준문서와 QMS 기록, 사내 위키가 답변의 근거가 됩니다. 문서번호·문서종류·버전·시행일·작성부서 같은 메타데이터가 원문과 연결돼 있어야 하고, 중복본과 폐기본, 구버전을 구분할 수 있어야 합니다. 표와 본문이 검색 가능한 형태로 추출돼 있어야 합니다.

연동 — EDMS, QMS, 사내 위키·전자문서 저장소, 필요한 업무 DB와 연동합니다. API나 DB 조회를 기본으로 하되 시스템에 따라 파일·배치 방식도 씁니다. 변경분은 주기적으로 다시 수집해 색인하며, 원천 시스템의 문서번호와 버전 같은 식별정보는 그대로 유지합니다.

권한과 운영 — 일반 사용자, 관리자, 도메인 검토자로 역할을 나눕니다. 사용자는 답변과 근거를 보고 피드백을 남기고, 관리자와 도메인 담당자가 정정 요청과 부정 피드백을 검토해 승인하거나 반려합니다. 승인된 것만 지식 위키와 온톨로지에 반영되며, 변경·승인 이력과 답변 근거를 추적할 수 있어야 합니다.

문의 주시면 무료 PoC 환경을 제공합니다.

  • 21만여 건통합 검색 문서근거: 규정 1,527건 · 품질기록 146,919건 · 전자문서 63,000여 건 — 제약·바이오 제조업 실운영 인덱스 기준 (2026.8~9)
  • 평균 0.7초답변 근거 자동 검증 (전건)근거: 실운영 생성 답변의 후단 검증 파이프라인 기준
  • 119건상시 운영 회귀 테스트근거: 제약·바이오 제조업 운영 회귀 검증 기준 (2026.8~9)

구성과 주요 기능

전 답변 근거 검증
모든 답변을 원문과 자동 대조합니다. 근거가 부족하거나 어긋나면 재검색·재생성하거나 '확인되지 않음'으로 돌립니다. 모르면 모른다고 답하는 쪽을 택했습니다.
하이브리드 검색과 출처 인용
밀집·희소 임베딩을 함께 써서 통합 검색하고, 답변에 어느 문서 어느 대목을 근거로 삼았는지 붙입니다.
완전 온프레미스
vLLM·벡터DB·임베딩이 모두 고객사 서버에서 구동됩니다. 규정 문서와 품질기록이 외부로 나가지 않습니다.
도메인 지식 루프
현장 피드백이 관리자 승인을 거쳐 지식 위키로 쌓입니다. 쓸수록 조직의 답이 정리됩니다.
다중 문서 비교 · 버전 차이 분석
문서 비교, 개정 전후 차이, 품질기록 집계를 한 창구에서 처리합니다.