제논AI Product Engineer
2.4 (5)제논
경력근거: 생성형 AI 기반의 B2B 솔루션을 제공하는 인공지능(AI) 전문 기업
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제논은 200여 산업 프로젝트의 B2B 생성AI 경험을 가진 회사라, 기업 문서 근거 기반 업무 Q&A 도구는 제논이 다루는 고객사 문서가 있어야 답변 근거를 검증합니다.
'생성형 AI 기반 B2B 솔루션 전문 기업'. 문서 RAG Q&A 가 B2B GenAI 의 핵심.
'End-to-End 인공지능 프로페셔널 서비스'. 근거 인용 Q&A 가 그 첫 모듈.
'200여 AI 프로젝트, 전 산업 적용'. 도메인만 갈아끼우는 재사용 구조가 필요.
기업 문서와 업무 질문을 받아 문서 근거를 인용(RAG)해 답하고, 근거 없는 질문은 '확인 필요'로 표시하는 1주 포트폴리오입니다.
제논 AI PE. 기업 문서를 사람이 찾아 답하던 일을, 근거 인용 Q&A 도구로 옮기고 싶은 사람입니다.
문서를 색인하면, LLM 이 (a) 업무 질문에 문서 근거를 인용해 답하고 (b) 근거 없는 질문을 환각 없이 거를 수 있습니다.
기업 문서와 질문을 받아 문서 근거를 인용해 답하고 근거 없으면 '확인 필요'로 표시하는 동작하는 도구입니다.
정답셋 대비 답변 정확도와 근거 인용 정확도(문서에 실제 존재)를 보여주는 대시보드입니다.
여러 산업 문서셋으로 확장하고 K8s 로 RAG 서비스를 운영하는 단계입니다.
기업 문서와 질문을 넣으면 문서 근거를 인용한 답변이 나오는 걸 시연합니다.
답변 근거로 인용한 구절이 실제 문서에 존재하는 비율 100%. 없으면 환각으로 자동 차단
측정: 인용 일치 규칙, 표본: 답변 200건
일부러 만든 모호·미색인 문서 질의 30종을 넣어도 거부 가드가 멈추지 않고 처리되는 걸 시연합니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 답변 정확도는 제논 실데이터 + 실 검수자가 있어야 측정 가능합니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서는 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 결측·경계·미등록·표기 흔들림 케이스를 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 게 아님을 보여줍니다.
환각 위험: 문서에 없으면 답하지 않고 '확인 필요'로 거부합니다. 가드로 강제
실제 도입 시 달라지는 것: 실 기업 문서·용어가 더미와 다르므로 색인·거부 규칙을 실데이터로 맞춰야 한다(도입 단계 과제)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
기업 문서를 RAG Q&A 입력으로 쓴다
| q_id | client_raw | client_id | question | doc_ref | answerable |
|---|---|---|---|---|---|
| Q900 | A사(구) | — | (질문 누락) | — | — |
| Q901 | 고객사0 | cl0 | 문서에 없는 내용 | — | false |
| Q902 | 모호질문 | cl2 | 그거 어떻게 돼요? | doc_2.pdf | — |
| Q903 | 미색인고객 | — | 규정 알려줘 | — | — |
| Q000 | 고객사0 | cl0 | 규정상 가능한가요? (0) | doc_0.pdf#p0 | true |
{"type":"object","properties":{"q_id":{"type":"string"},"client_raw":{"type":"string"},"client_id":{"type":["string","null"]},"question":{"type":"string"},"doc_ref":{"type":["string","null"]},"answerable":{"type":["boolean","null"]}},"required":["q_id","client_raw","client_id","question","doc_ref","answerable"]}. 쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: doc_ref null(근거 없음), answerable null(모호), client_id null 미등록/미색인, client_raw 표기 흔들림, 모호 질문. 형식 깨뜨리기 시도 3건도 별도로.{"type":"object","properties":{"q_id":{"type":"string"},"client_raw":{"type":"string"},"client_id":{"type":["string","null"]},"question":{"type":"string"},"doc_ref":{"type":["string","null"]},"answerable":{"type":["boolean","null"]}},"required":["q_id","client_raw","client_id","question","doc_ref","answerable"]}| Kubernetes | RAG 서비스 오케스트레이션 + 문서 색인 워커 |
| LLM | 문서 근거 인용 답변 생성 + 환각 가드 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완성품입니다. 더 키우려면 2주차(답변 정확도 검증)로 갑니다.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결입니다. 더 키우려면 3주차(멀티 도메인 확장)로 갑니다.
문서 Q&A 답변 + 근거
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{
"q_id": "Q000",
"answer": "규정상 가능합니다",
"citations": [
{
"doc": "doc_0.pdf",
"quote": "…허용한다"
}
],
"refused": false
},
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"q_id": "Q901",
"answer": "문서에 근거가 없어 답할 수 없습니다",
"citations": [],
"refused": true
},
{
"q_id": "Q902",
"answer": "질문이 모호해요. 확인 필요",
"citations": [],
"refused": true
}
]citations 의 quote 가 실제 문서에 존재하는지·refused 규칙은 자동 검증, answer 정확성은 사람/judge 검증.