Nexis Chat
방문자 문의 응대가
어려운 이유
정보가 여러 곳에 흩어져 있습니다
공지와 안내가 게시판·메뉴·첨부파일(PDF·HWP)·이미지 공지에 나뉘어 있어 방문자가 원하는 답을 찾기 어렵고, 같은 문의가 전화와 이메일로 반복됩니다.
일반 AI 챗봇은 근거 없이 답합니다
범용 챗봇은 기관 자료에 없는 내용을 그럴듯하게 지어내고 출처를 밝히지 않아, 잘못된 안내가 기관의 책임으로 돌아옵니다.
기관 데이터와 답변을 통제하기 어렵습니다
문서 원문을 외부 서비스로 보내야 하고, 운영자가 답변 내용·공개 범위·비용을 관리할 수단이 없습니다.
Nexis Chat의 핵심 기능
근거 기반 답변
색인된 공개 문서 안에서만 답하고 원문 링크·게시일·부서를 출처로 붙입니다. 근거가 부족하면 생성하지 않고 '확인되지 않음'과 담당 안내를 보여 줍니다.
하이브리드 검색
벡터 검색과 키워드 검색을 함께 사용해 표현이 달라도 관련 문서를 찾고, 공지·첨부파일·이미지 공지까지 근거로 활용합니다.
데이터 주권
임베딩(벡터화)은 기관 서버 CPU에서 오픈소스 모델로 실행합니다. 원문 전체를 보내지 않고, LLM에는 개인정보를 가린 질문과 답에 필요한 공개 문서 일부(최대 약 24,000자)만 전달합니다.
운영자 통제
고정답변·링크 맵·금칙어·추천 질문, 색인 대상 게시판 지정, 개인정보 보류 검토, OCR 검토, 비용 상한을 관리자 화면에서 설정합니다.
설치 부담 최소화
홈페이지에는 스크립트 한 줄, CMS에는 읽기 전용 계정만 필요합니다. 읽을 게시판과 테이블은 관리자 화면에서 매핑합니다. MariaDB 계열 DB를 쓰는 CMS는 설정만으로 연결하고, 다른 DB는 드라이버를 추가해 연결합니다.
운영 관리
대시보드·질문 통계·미응답 질문·색인 현황을 한 곳에서 보고, 사이트별 관리자 권한을 나눠 여러 기관(사이트)을 운영합니다.
답변이 만들어지는 과정
질문
방문자가 홈페이지 위젯에서 자연어로 질문합니다. 개인정보는 마스킹한 뒤 처리합니다.
즉시 응답 확인
운영자가 등록한 고정답변·링크 맵이나 이전 답변 캐시에 해당하면 LLM 호출 없이 바로 답합니다.
근거 검색
벡터 + 키워드 하이브리드 검색으로 색인된 공개 문서에서 근거를 찾습니다.
답변 또는 안내
근거가 충분하면 출처를 붙여 답하고, 부족하면 답을 만들지 않고 담당 부서를 안내합니다.
실제 화면으로 보는 기능
한국수입협회 홈페이지 공개 자료로 운영 중인 화면입니다.
도입 환경과 기술 사양
- 설치 형태
- 기관 서버 내 설치 — 웹 애플리케이션·배치·DB·임베딩 모델이 모두 기관 서버에서 동작
- 외부 통신
- LLM API (개인정보를 가린 질문과 공개 문서 일부만 전달), 알림을 켜면 지정한 웹훅 주소
- 기반 기술
- 전자정부 표준프레임워크 Boot 5.0.1 (Spring Boot 3.5) · JDK 17
- 데이터베이스
- PostgreSQL 16 + pgvector
- 임베딩
- ONNX Runtime 기반 CPU 임베딩 (오픈소스 모델, GPU 불필요)
- 홈페이지 연동
- 공통 레이아웃에 스크립트 한 줄 · CMS 읽기 전용 계정 · 관리자 화면에서 테이블 매핑
- 관리자 화면
- 대시보드·챗봇·색인·설정 등 24개 메뉴, 3단계 역할 권한, 복수 사이트 관리
- 접근성
- 키보드 조작, 포커스 관리, 화면 낭독기 안내를 지원하는 위젯