데이터사이언스랩, 복잡한 질문을 나무처럼 분해하는 AI 플랫폼 '토르(ToR)' 공개

핵심 기술: 데이터사이언스랩은 복잡한 질문을 트리 형태로 분해하여 단계별로 추론하는 검색증강생성(RAG) 결합형 AI 플랫폼 '토르(ToR)'를 공개했습니다. 이는 기존 AI 검색 기술의 한계를 넘어 신뢰도 높은 답변을 제공하는 것을 목표로 합니다.

기술적 세부사항:
* AI 페스타 2025 참가: 국내 최대 규모 AI 박람회에서 기술 공개 예정.
* '토르(ToR)' 플랫폼: 질문을 트리 구조로 분해하여 다각도로 정보를 탐색.
* 기존 AI 검색 기술의 한계 극복: 여러 질문이 섞였을 때 정확도 저하 문제 해결.
* 주요 기능: 하이브리드 검색 (텍스트+벡터), 에이전틱 RAG, 멀티모달 RAG, MCP-네이티브 툴콜링.
* 하이브리드 검색: 텍스트 검색과 벡터 검색을 결합하여 정확도 향상.
* 최적 LLM 선택: 내장 소형 LLM과 외부 LLM 중 AI가 자체적으로 최적의 모델을 선택하여 활용.
* 멀티모달 지원: 텍스트뿐만 아니라 표, 도면, 이미지 분석 가능.
* 자연어 명령 처리: 자연어 명령을 데이터베이스 조회나 보고서 생성으로 직접 연결.
* 실제 적용 사례: AI 어시스턴트 'ASK봇' 및 대화형 생성형 상황판 시연 예정.

개발 임팩트: 복잡한 기업 환경에서 사용자의 질문 의도를 깊이 파악하고, 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 분석하여 즉시 적용 가능한 신뢰도 높은 결과를 제공함으로써 업무 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

커뮤니티 반응: (본문에서 언급되지 않음)

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