RMS Chat v1.2

AI 기록관리 어시스턴트

법령·지침·표준 문서를 색인하고 근거 기반 답변을 생성하는
공공기록물 관리 전용 지능형 AI 시스템

Triple RAG

3중 검색 엔진

100%

오프라인 독립

80~90%

업무시간 절감

API 비용 0원

외부 과금 없음

라이브 데모 도입 문의

PRODUCT OVERVIEW

기록관리 전문 AI,
현장의 답을 찾다

RMS Chat은 단순한 챗봇이 아닙니다.
공공기록물법, NAK/KS 표준, 기관 내부 지침을 학습하여 출처와 근거를 명시한 답변을 제공하는 기록관리 전용 AI입니다.

제품명	RMS Chat v1.2
용도	공공기록물 관리 법령·지침·표준 기반 AI 질의응답
대상 사용자	기록물관리 전문요원, 기록관리 담당자, 공공기관 행정직원
운영 환경	Docker 컨테이너 기반, 내부망 완전 독립 운영
접속 방식	웹 브라우저 (별도 설치 불필요)

근거 기반 답변

단순 생성 AI가 아닌, 학습된 법령·지침·표준을 [법] [지침] [표준] 출처와 함께 제시

오프라인 완전 독립

외부 인터넷 없이 내부 서버에서 100% 로컬 처리, 보안 우려 완전 해소

3중 RAG 검색

ChromaDB(벡터) + Elasticsearch(키워드) + Neo4j(그래프) 병행으로 답변 품질 극대화

한국어 특화

Kiwi 형태소 분석, Tesseract OCR, bge-m3 다국어 임베딩 최적화

KEY FEATURES

주요 기능 — 현재 업무 vs 챗봇 활용

기존 업무 방식과 RMS Chat 도입 후를 비교합니다

AI 챗봇 — 근거 기반 질의응답

구분	현재 업무 방식	RMS Chat 활용 시
법령 확인	법령정보센터 접속 → 수동 검색 → 조문 탐색	자연어 질문 한 마디로 관련 법령·조문 즉시 확인
지침 참고	지침서 PDF를 일일이 열어 목차·본문 탐색	질문하면 해당 지침 내용 + 출처 + 실행 절차 제공
표준 조회	NAK/KS 표준 문서 개별 검색 후 수동 대조	관련 표준 자동 검색 + 카테고리별 구분 답변
후임자 교육	선임자에게 반복 질문 → 구두 전달 의존	24시간 동일 품질 답변, 학습 문서 기반 일관성

[법] 공공기록물법 시행령 제26조에 따라 보존기간은 영구, 준영구, 30년, 10년, 5년, 3년, 1년으로 구분됩니다. [지침] 기록물 관리 지침에 따르면, 보존기간 책정 시 기록물관리 전문요원의 의견을 수렴해야 합니다. [실행 절차] 1. 단위과제 카드 보존기간 항목 확인 2. 보존기간 준칙(공공기관 공통업무) 참고 3. 기록물관리 전문요원과 협의 4. 기록물관리위원회 심의 후 확정

파일 첨부 채팅

구분	현재 업무 방식	RMS Chat 활용 시
회의록 검토	전문 읽고 수기 요약	PDF/XLSX 첨부 → "핵심 내용 요약해 줘"
기관 규정 질의	규정집 전체를 뒤적여 찾기	파일 첨부 후 "보존기간 관련 조항만 뽑아줘"
스캔 문서	이미지 PDF는 검색 불가 → 수동 타이핑	OCR 자동 변환으로 스캔 문서도 즉시 분석

지원 파일: PDF TXT XLSX CSV — 한번 첨부하면 이후 질문에서 자동으로 파일 내용 참고

원문 검색

구분	현재 업무 방식	RMS Chat 활용 시
키워드 검색	여러 문서를 개별적으로 Ctrl+F	학습된 전체 문서를 한 번에 키워드 검색
검색 결과	단순 텍스트 매칭만 가능	카테고리(법/지침/표준) 필터 + 하이라이트
원문 확인	원본 파일 찾아서 다시 열어야 함	상세보기 + 원본 파일 다운로드 즉시 가능

보존기간 자동 산정

구분	현재 업무 방식	RMS Chat 활용 시
보존기간 책정	단위과제 하나하나 수동 판단 (수백 건)	엑셀 업로드 → AI가 전체 일괄 추천
소요 시간	수백 건 × 10~30분 = 수일~수주	수백 건 일괄 처리 (수십 분 내)
근거 작성	담당자가 일일이 사유 작성	AI가 추천 사유까지 자동 생성
일관성	담당자별 기준 차이 발생 가능	동일 기준 적용으로 일관된 판단

처리 결과: AI추천_원본파일명.xlsx 자동 생성 (보존기간 + 추천 사유 포함)

음성 기록 변환 — 회의록 자동 생성

구분	현재 업무 방식	RMS Chat 활용 시
회의 기록	수기 또는 타이핑 (놓치는 내용 발생)	녹음 파일 업로드 → 전문 자동 변환
화자 구분	"과장: ~, 주무관: ~" 직접 작성	AI가 문맥 분석하여 화자 자동 분리
회의록 정리	회의 후 1~2시간 소요	자동 변환+요약+핵심 추출 일괄 처리
핵심 요약	수동으로 핵심 사항 정리	논의 내용·결정사항 자동 요약 (3~5줄)

STEP 1

STT 변환

음성 → 텍스트
(Faster-Whisper)

STEP 2

화자 분리

[화자A],[화자B]
대화록 생성

STEP 3

핵심 요약

논의 내용
결정사항 요약

STEP 4

정보 추출

날짜·장소·참석자
JSON 구조화

의견 게시판

구분	현재 업무 방식	RMS Chat 활용 시
개선 의견	이메일/대면 보고 → 취합 어려움	게시판에 즉시 작성, 전체 열람 가능
의견 수렴	설문조사 별도 진행 필요	공감(❤️) 기능으로 즉시 우선순위 파악

BUSINESS IMPACT

경영성과 개선 효과

도입 즉시 체감할 수 있는 정량적·정성적 효과

업무 시간 절감

법령·지침 조회80~90% ↓

보존기간 책정(100건)90% 이상 ↓

회의록 작성(1시간)80~85% ↓

스캔 문서 텍스트화95% 이상 ↓

신규직원 교육·질의대폭 절감

업무 품질 향상

답변 일관성담당자 편차 제거

근거 명확성감사·평가 대응 용이

보존기간 정확도주관적 판단 최소화

이력 관리자동 저장·추적

지식 축적조직 지식 자산화

비용 절감

외부 API 비용0원 / 월

보안 인증 비용오프라인 절감

인력 효율고부가 업무 집중

교육 비용OJT 기간 단축

디지털 전환선도적 구축 사례

CORE TECHNOLOGY

Triple RAG 아키텍처

3가지 검색 엔진을 동시에 활용하여 답변의 정확도와 포괄성을 극대화

① ChromaDB

벡터 검색

bge-m3 임베딩 + 코사인 유사도로
의미가 비슷한 문서까지 탐색
동의어·유사 표현 대응

② Elasticsearch

키워드 검색

Nori 형태소 분석 + BM25로
정확한 키워드 매칭
한국어 형태소 분석 최적화

③ Neo4j

그래프 검색

문서-청크-엔티티 관계 그래프로
관련 법령·인접 문맥 자동 확장
맥락 부족 문제 해결

사용자 질문 ──→ 질문 재구성(LLM) ──┬── ChromaDB (의미 유사) ├── Elasticsearch (키워드 매칭) └── Neo4j (관련 법령 확장) │ 카테고리별 구조화 [법] / [지침] / [표준] │ AI 답변 생성 (실시간 스트리밍)

TECH STACK

기술 스택

계층	기술	역할
프론트엔드	Vanilla JS + HTML5	단일 파일 SPA (설치 불필요)
백엔드	FastAPI + Uvicorn	REST API + SSE 스트리밍
LLM 추론	Ollama (로컬 GPU)	EXAONE, Qwen 다중 모델
임베딩	bge-m3 (384차원)	다국어 벡터 임베딩
벡터 DB	ChromaDB	의미 유사도 검색
검색 엔진	Elasticsearch 8.12	Nori 한국어 형태소 + BM25
그래프 DB	Neo4j Community	문서-청크-엔티티 관계
음성 인식	Faster-Whisper	경량 STT (CPU, 오프라인)
OCR	Tesseract 5.5	스캔 PDF 텍스트 추출
컨테이너	Docker Compose	일괄 배포·운영

REQUIREMENTS

도입 요건

항목	최소	권장
OS	Ubuntu 22.04	Ubuntu 22.04+
CPU	8코어	16코어 이상
RAM	32GB	64GB 이상
GPU	RTX 3060 12GB	RTX 4090 24GB
저장소	SSD 100GB	SSD 500GB
네트워크	내부망 (인터넷 불필요)

한 줄 설치


                        chmod +x start_chatbot.sh && ./start_chatbot.sh start

오프라인 패키지로 인터넷 없이 설치 가능

LIVE DEMO

라이브 데모

아래 창에서 RMS Chat을 직접 체험해 보세요

RMS Chat v1.2

챗봇 서비스가 실행 중일 때만 데모를 체험할 수 있습니다.