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Proprietary AI Architecture

Beyond RAG:
12-Step Alive AI Pipeline

범용 AI의 한계를 넘어 건설 도메인의 암묵지까지 학습하는 나인티나인만의 12단계 독자 데이터 파이프라인을 공개합니다.

정말 사람 같은 에이전트는..?

거짓말없이 Fact만 알려주는 AI..?

개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는 AI..?

업무를 대신해주고 나는 검토만 하면 좋겠는데..

10배 쉽고, 100배 빠르고, 1000배 정확한 AI 어디 없을까.?

더 넓은 영역에서 자유롭게 떠다니도록..?

일반 RAG 프로세스

Generic AI Pipeline

01 Data Source

02 Document Loaders

03 Document Transformation

04 Embedding Models

05 Vector Database

06 RAG

07 Similarity Search

08 User

Ninetynine AI 파이프라인

Construction Knowledge OS

Step 01: Core 01 Data Source (10년의 빅데이터)

Step 02: Moat 02 Data Customization (CUBE & NMNS)

Step 03: ... (공학적 전처리 과정 중략)

Step 08: Core 08 Statement of Work (업무 해체)

Step 09: Core 09 Functional Data Search (데이터 최적화)

Step 10: Moat 10 Tacit Knowledge 학습 단계

Step 12: Output 12 Data Analysis & Visualization

Intelligence Architecture

AI Data Pipeline 12-Step Architecture

CORE TECH

STRATEGIC MOAT

Step 01: Core 01

Data Source

10년 집약 실무 데이터셋 및 수직 통합 아카이브

Step 02: Moat 02

Data Customization

CUBE 엔진 기반 지능형 정규화 및 네트워크화

Step 03

Document Loaders

Customized 데이터를 처리 엔진으로 로드.

Step 04

Document Transformation

정밀하게 가공된 데이터의 최적 분할 및 정규화.

Step 05

Embedding Models

지식그래프 맥락을 포함한 고밀도 임베딩.

Step 06

Vector Database

관계형 메타데이터가 포함된 하이브리드 벡터 저장소.

Step 07

RAG

고정밀 검색 및 생성 프로세스.

Step 08: Core 08

Exclusive

Statement of Work

Step 09: Core 09

Exclusive

Functional Search

Step 10: Moat 10

Exclusive

Tacit Learning

Step 11

Interaction AI with User

사용자와 AI 간의 유기적인 피드백 루프를 통한 결과물 상호작용.

Step 12

Data Analysis & Visualization

복잡한 공정 및 원가 데이터의 심층 분석 및 시각화 리포트 제공.

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