AI findGIL에 적용됨
이메일 학습
Email-based AI Learning
이메일 학습은 AI가 조직의 이메일 데이터를 근거로 답하게 만드는 과정을 뜻하며, 대부분의 경우 모델 자체를 재학습(파인튜닝)하는 것이 아니라 검색 후 생성(RAG) 구조로 이뤄진다.
"이메일로 AI를 학습시킨다"고 하면 흔히 그 회사 메일 데이터로 모델을 통째로 재훈련(파인튜닝)하는 모습을 떠올린다. 하지만 이 방식은 데이터가 계속 추가되는 이메일 환경에는 비효율적이고, 여러 회사 데이터가 한 모델에 섞이는 위험도 있다.
실무에서 쓰이는 "이메일 학습"은 대부분 RAG(검색 증강 생성) 방식이다 — 모델을 바꾸는 대신, 이메일을 검색 가능한 형태로 색인해두고 질문이 오면 관련 내용을 찾아 그 자리에서 답을 생성한다.
findGIL에서는
findGIL은 모델을 파인튜닝하지 않는다. 대신 이메일·첨부를 임베딩해 회사별로 완전히 분리된 저장소에 색인하고, 질문이 오면 그 회사의 데이터에서만 검색해 답한다. 데이터가 늘어도 즉시 반영되고, 다른 회사 데이터와 섞이지 않는다.
관련 기능
자주 묻는 질문
- 그럼 이메일이 모델 학습에 쓰이는 건 아닌가요?
- 네. findGIL은 조직의 이메일 데이터로 공용 모델을 재학습시키지 않습니다. 검색 후 답을 생성하는 방식이라 데이터가 외부로 유출되거나 섞일 위험이 없습니다.
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