Graph N-hop Agentic RAG
강의·교재·과거 시험 문제·평가 기준을 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 학습합니다. 학습자가 물으면 근거를 함께 보여줍니다.
Technical implementation
Graph N-hop Agentic RAG, 하이브리드 실행, 교수자 검수 Takeover, Audit Log로 학습·평가·교수자 지원까지 교육 현장에 그대로 씁니다.
교육 현장에는 개인별 학습 속도 차이, 교수자 강의·평가 공수, 서술형 채점 시간, 다국어 학습 콘텐츠 수요가 함께 쌓여 있습니다.
AICLUDE의 Graph N-hop Agentic RAG, 하이브리드 실행 엔진, 교수자 검수 Takeover, Audit Log는 교육 현장 요구에 그대로 맞물립니다. 학습 튜터의 AI 자동 답변과 교수자 최종 검수, AI 초안 채점과 교수자 검수, 강의 자료 기반 평가 문항 자동 초안처럼 교육 특화 시나리오에 바로 씁니다.
강의·교재·과거 시험 문제·평가 기준을 Graph N-hop 방식의 Agentic RAG으로 학습합니다. 학습자가 물으면 근거를 함께 보여줍니다.
학습자 질문의 의도 파악, 검증, 답변 생성, 출처 표시로 할루시네이션을 줄입니다.
상담원 인계 흐름을 교수자 검수 플로우로 옮겼습니다. AI 채점 → 교수자 최종 검수.
학습자·교수자 활동을 모두 기록합니다. 평가 이의제기와 감사 대응에 씁니다.
다국어 학습 콘텐츠와 평가를 동시에 지원합니다.
학습자 개인정보는 AES-256-GCM으로 암호화하고 사일로로 물리 격리합니다.
컨테이너는 Podman으로 실행합니다. SaaS와 온프레미스 모두 설치 환경에 맞춰 실행 권한과 데이터 연결, 네트워크 정책을 구성합니다.
이미지 암호화는 배포 파일을 보호합니다. 업무 데이터 암호화와 외부 통신 차단까지 자동으로 적용되는 것은 아니며, 데이터·백업·네트워크 보호 설정은 별도로 검증합니다.
각 케이스는 고객 과제·AICLUDE 적용·작동 시나리오·기대 효과·사용 기술 5요소를 모두 펼친 상태로 노출됩니다.
우리 조직의 데이터·보안 요구와 업무 흐름을 기준으로 PoC를 설계합니다.
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