/
AI 도입 비교 (RFP 외 추가 제안)
AI 도입 비교 — RFP 외 추가 제안
기존 방식과 AI Agent Orchestration 도입 시의 차이를 한 화면에서 비교 검토합니다.
＋ 추가 제안 영역
본 화면의 내용은 RFP에 명시되어 있지 않은 추가 제안입니다. 첫 미팅에서 협의 후 별도 견적으로 제출드립니다.
기존 방식
단일 모델 · 키워드 매핑 인덱스
장점
- ▪구조가 단순 — 키워드 인덱스만 갱신하면 운영
- ▪응답 속도 빠름 — 인덱스 매칭 평균 100ms 이내
- ▪비용 예측 가능 — 외부 API 호출 비용 없음 또는 1종 STT만
- ▪장애 격리 — 외부 모델 의존 없으므로 자체 안정성
한계
- ▪동의어·은어 누락 — 현장 용어 변형 시 검색 실패
- ▪비전 검색 정확도 한계 — 사물명 라벨에만 의존
- ▪신규 규정 추가 시마다 키워드 재매핑 필요 (관리자 수작업 부담)
- ▪모델 1종 종속 — 정확도 개선 여지 제한적
AI 도입
AI Agent Orchestration · 멀티 모델
- ▪의미 기반 검색 — 임베딩 + 동의어 자동 확장 (현장 용어·은어 흡수)
- ▪멀티 모델 호출 — GPT / Gemini / Claude 답변 위계화
- ▪Vision + STT 결과를 동일 파이프라인에 합쳐 정확도 상승
- ▪신뢰도 임계값 미달 시 재촬영·재발화 자동 안내 (할루시네이션 완화)
한눈 비교 — 9개 영역
| 영역 | 기존 | AI 도입 |
|---|---|---|
| 텍스트 검색 정확도 | 키워드 일치 + 태그 매칭 | 의미 매칭 + 동의어 자동 확장 |
| 음성 검색 (STT) | STT 변환 텍스트 → 키워드 매칭 | STT 텍스트를 LLM이 의도 파악 후 매칭 |
| 비전 검색 (사물 인식) | 라벨 1종 매칭 | 라벨 + 위험 컨텍스트 + 인근 위험요소까지 통합 추론 |
| 신규 규정 추가 | 관리자가 키워드·태그 수작업 매핑 | 본문 + 법령 출처 입력 시 AI가 키워드 후보 자동 제안 |
| 점검 사진 분석 | 사진 첨부만 (자동 분석 없음) | Vision으로 위험 지점 자동 마킹 + 규정 인용 |
| 법령 개정 추적 | 관리자 수동 모니터링 | 고용노동부 RSS 자동 감지 + 영향 규정 알림 |
| AI 사용 비용 통제 | 해당 없음 | 본사관리자가 호출 횟수·월 한도·현장 분배 직접 설정 |
| 할루시네이션 대응 | 해당 없음 | 신뢰도 임계값 + 재시도 + 출처 규정 ID 추적 정책 |
| 벤더 종속 | 단일 STT 또는 자체 인덱스 | registry.yaml — GPT/Gemini/Claude 자유 교체 |
본 화면은 RFP 외 추가 제안 영역으로, 현재 견적에는 포함되지 않습니다. AI 도입 범위·비용 한도·정확도 SLA·할루시네이션 대응 정책은 첫 미팅에서 함께 확정 후 별도 견적으로 제출드립니다.