기업ai도입 (2) 썸네일형 리스트형 사내문서 AI 검색 도입한 한국 기업 5곳 | 2026년 RAG 실측 효과 정리 회사 안에서 가장 많이 낭비되는 시간 중 하나가 '예전에 만든 그 문서 어디 갔지'를 찾는 시간입니다. 규정집, 매뉴얼, 회의록, 계약 양식이 폴더 곳곳에 흩어져 있다 보니 신입은 물어보느라, 선임은 답해주느라 하루가 갑니다. 2026년 들어 한국 기업들이 이 문제를 사내문서 AI 검색, 이른바 RAG(검색 증강 생성)로 풀기 시작했습니다. 실제 도입한 다섯 곳의 사례를 정리했습니다.RAG가 일반 챗봇과 다른 점일반 AI 챗봇은 학습한 지식만으로 답합니다. 반면 RAG는 질문이 들어오면 먼저 회사 내부 문서에서 관련 내용을 찾아온 뒤, 그 근거를 바탕으로 답을 만듭니다. 그래서 '우리 회사 연차 규정'처럼 외부에 없는 정보도 정확히 답하고, 어떤 문서를 참고했는지 출처까지 보여 줍니다.핵심은 두 가지입니.. 국산 LLM 4종 2026년 5월 한국어 성능 비교 | 클로바X·Kanana·엑사원·코난 실무 활용 가이드 국산 대형언어모델(LLM) 경쟁이 2026년 들어 사용 단계로 본격 진입했습니다. 네이버, 카카오, LG, 코난테크놀로지가 각각 자체 모델을 운영 서비스에 투입하면서 "어느 모델이 한국어를 가장 잘 다루느냐"는 실무자들의 핵심 질문이 됐습니다. 이 글은 클로바X(HyperCLOVA X), 카카오 Kanana, LG 엑사원(EXAONE), 코난 LLM 네 모델의 2026년 5월 시점 한국어 처리 능력을 공개 벤치마크와 실제 사용 후기로 비교합니다.네 모델의 포지션 정리클로바X는 네이버 자체 데이터 학습량이 가장 풍부합니다. 검색·쇼핑·블로그 코퍼스를 활용해 한국 시사·생활 도메인에서 강합니다. Kanana는 카카오톡 대화체와 콘텐츠 데이터 기반으로 자연스러운 한국어 대화 톤이 강점입니다. 엑사원은 LG A.. 이전 1 다음