AI와 사내 데이터베이스
자연어 질문을 SQL로 바꿔 사내 DB를 조회하고, 그 결과로 답합니다.
질문·업무 데이터조회 결과에 근거한 답변
AI 기술
AI가 회사 데이터를 이해하고 활용하게 합니다.
AI가 사내 데이터를 조회하고, 계획에 맞춰 글을 쓰고, 여러 문서를 분석하려면 각각 다른 준비가 필요합니다. 블루어반은 AI에 필요한 정보를 제공하고 결과를 확인하는 기술을 연구하고 개발합니다.
BLUEURBAN
업무에 사용할 수 있는 결과
연구에서 활용으로
AI를 실제 업무에 쓰는 방법을 연구합니다.
AI가 무엇을 알아야 하고, 어떤 기능을 실행하며, 결과를 무엇과 대조해야 하는지에 따라 필요한 기술이 달라집니다. 각 분야의 공개 연구와 실제 적용 방식을 함께 설명합니다.
데이터 · 자료 · 문서
의미 · 맥락 · 도구 · 근거
조회 · 생성 · 발행 · 판단
블루어반 기술 영역의 개념도입니다. 기술별 구현과 평가 조건은 각 상세 페이지에서 설명합니다.
다섯 가지 AI 활용 기술
AI와 긴 글의 구조
참고자료·계획·맥락을 글을 쓰는 AI에 전달하고 결과를 검토합니다.
참고자료·집필 의도계획에 따라 쓰고 검토한 글
AI가 읽는 회사 정보
공개할 회사 정보와 출처를 웹페이지와 구조화 데이터로 함께 발행합니다.
회사 사실·출처웹페이지·구조화 데이터
AI로 여러 문서 분석
AI가 문서에서 필요한 사실을 찾고, 날짜와 조건을 비교해 확인할 사항을 설명합니다.
문서·규칙확인할 사항과 그 이유
쓰고 있는 AI에서 데이터 조회
승인된 데이터 조회 기능을 Claude·ChatGPT에서 호출할 수 있는 도구로 제공합니다.
승인된 업무 기능AI에서 쓰는 도구
연구와 활용을 설명하는 기준
- 목적부터 분명하게
- 무엇이 달라지는지 먼저 정하고, 그 질문에 맞는 지표와 비교를 사용합니다.
- 같은 조건에서 비교하기
- 모델·데이터·평가 단위를 확인한 뒤에 외부 연구 결과를 블루어반 적용 사례와 견줍니다.
- 업무 결과까지 이어가기
- 입력과 출력 사이에 필요한 맥락·권한·검토 단계를 둡니다.
기술이 함께 작동하는 방식
정보를 준비하고, AI에 연결하고, 결과를 확인하는 공통 구조를 살펴봅니다.
아키텍처 살펴보기어떤 자료를, 어떤 AI 업무에 연결할까요.
데이터·문서·콘텐츠의 특성과 필요한 결과를 바탕으로 기술 적용 범위를 검토합니다.
기술 적용 논의하기