PDI Technologies가 여러 곳에 흩어져 있는 사내 지식 베이스를 하나의 통합된 채팅 인터페이스로 연결하는 내부용 AI 비서, PDI Intelligence Query(PDIQ)를 공개했다. 이 플랫폼은 커스텀 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 활용해 직원들이 SharePoint와 Confluence 같은 분산된 소스에서 필요한 데이터를 손쉽게 검색할 수 있게 돕는다. 단순한 검색 도구를 넘어 대규모 데이터 수집과 보안을 안정적으로 처리하는 AWS 기반의 강력한 인프라가 강점이다. PDIQ의 기술적 핵심은 정보를 처리하는 독특한 방식에 있다. 문서를 단순히 무작위로 쪼개는 대신, 시스템이 문서의 간결한 요약본을 생성해 모든 개별 데이터 조각에 붙인다. 덕분에 AI가 매뉴얼의 아주 작은 일부분만 보더라도 전체 맥락을 정확히 파악한다. 이러한 혁신적인 시도는 응답 정확도를 기존 60%에서 79%까지 끌어올렸다. 파운데이션 모델의 선택보다 스마트한 데이터 전처리가 훨씬 중요하다는 사실을 입증한 셈이다. 또한 PDIQ는 시각 지능 모델을 사용해 문서 내 이미지를 상세히 설명한다. 생성된 캡션은 검색 가능한 텍스트로 변환되어 복잡한 다이어그램도 일반 텍스트처럼 쉽게 찾아낼 수 있다. PDI는 이러한 기술을 결합해 기업이 생산성 병목 현상을 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 기술을 어떻게 안전하게 도입할 수 있는지에 대한 청사진을 제시했다.

PDI Technologies가 여러 곳에 흩어져 있는 사내 지식 베이스를 하나의 통합된 채팅 인터페이스로 연결하는 내부용 AI 비서, PDI Intelligence Query(PDIQ)를 공개했다. 이 플랫폼은 커스텀 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 활용해 직원들이 SharePoint와 Confluence 같은 분산된 소스에서 필요한 데이터를 손쉽게 검색할 수 있게 돕는다. 단순한 검색 도구를 넘어 대규모 데이터 수집과 보안을 안정적으로 처리하는 AWS 기반의 강력한 인프라가 강점이다. PDIQ의 기술적 핵심은 정보를 처리하는 독특한 방식에 있다. 문서를 단순히 무작위로 쪼개는 대신, 시스템이 문서의 간결한 요약본을 생성해 모든 개별 데이터 조각에 붙인다. 덕분에 AI가 매뉴얼의 아주 작은 일부분만 보더라도 전체 맥락을 정확히 파악한다. 이러한 혁신적인 시도는 응답 정확도를 기존 60%에서 79%까지 끌어올렸다. 파운데이션 모델의 선택보다 스마트한 데이터 전처리가 훨씬 중요하다는 사실을 입증한 셈이다. 또한 PDIQ는 시각 지능 모델을 사용해 문서 내 이미지를 상세히 설명한다. 생성된 캡션은 검색 가능한 텍스트로 변환되어 복잡한 다이어그램도 일반 텍스트처럼 쉽게 찾아낼 수 있다. PDI는 이러한 기술을 결합해 기업이 생산성 병목 현상을 해결하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 기술을 어떻게 안전하게 도입할 수 있는지에 대한 청사진을 제시했다.