지식과 도구를 연결해, AI가 일할 기반을 만듭니다.

처음부터 교체하지 않습니다. 기존 문서 저장소, 업무 도구, 쇼핑몰, CRM, 승인 절차를 활용하면서 AI가 자료를 참고하고, 업무를 제안하고, 결과를 기록할 수 있도록 연결합니다.

문서와 지식을 찾고 활용하기 어렵다면 KnowledgeMore, 반복 업무 처리와 도구 호출이 필요하다면 AgentMore, AI 답변에서 브랜드 노출이 중요하다면 AnswerMore, 커머스 운영이 복잡하다면 CommerceMore, 개인화 서비스를 검증하고 싶다면 ContextMore부터 시작합니다.

RAG를 구축한 뒤에도 실제 업무에 활용하려면 운영 체계가 필요합니다. BrandsMore는 출처, 권한, 최신성 기준, 평가용 질문, 담당자 검토 절차, 업무 흐름, 운영 리포트를 함께 설계합니다.

초기에는 AI가 제안한 내용을 사람이 검토·승인하고, 그 과정을 기록하는 데 집중합니다. 고객에게 메시지 발송, 가격 변경, 계약 처리, 데이터 삭제처럼 영향이 큰 작업은 사람의 승인을 거치고 실행 기록을 남기도록 설계합니다.

보장하지 않습니다. 다만 AI가 브랜드를 더 정확하게 설명하고 신뢰할 수 있는 출처로 인용하도록, 평가용 질문과 콘텐츠 구조, 출처 관리 방식을 개선합니다.

기본 원칙은 같습니다. 상품 정보, 가격·리뷰·CS 데이터, 고객 여정을 업무에 맞게 연결하고, 개인정보 동의·삭제 기준을 반영해 AI가 안전하게 제안하도록 설계합니다.

다룹니다. 민감한 데이터와 내부망을 보호하거나 비용, 응답 시간, 감사 로그에 관한 요구사항이 있는 경우 로컬 LLM, 모델 서빙, 온프레미스 RAG, 평가·튜닝, 권한 관리 절차를 함께 설계합니다.

AI가 접근할 수 있는 자료와 제외해야 할 자료를 먼저 나누고, 고객 정보·계약 정보·내부 정책처럼 민감한 데이터는 권한, 로그, 보관 기준을 별도로 둡니다.

보통 2~6주 동안 진단, 적용할 업무 범위 설정, 실제 데이터를 활용한 검증, 담당자 검토, 운영 리포트 확인까지 진행합니다. 처음에는 하나의 업무나 상품군, 질문 묶음으로 범위를 좁혀 시작합니다.