RAG · GraphRAG 지식 챗봇
사내 문서, 매뉴얼, 전문가 지식을 근거로 답하는 챗봇을 만듭니다. RAG는 AI가 답하기 전에 관련 문서를 먼저 찾아 읽게 하는 방식이고, 지식 그래프(GraphRAG)를 더하면 흩어진 지식 사이의 관계까지 따라가며 답합니다.
- 출처가 달린 답변
- 지식 그래프(GraphRAG)
- 문서·통화·DB 어떤 자료든
- 카카오톡·앱·웹 연동
관련 사례농업 AI 재배 상담
AI Development Partner
2주면,아이디어를 바로 쓸 수 있는 AI로만들어 드립니다.
AI 에이전트, 사내 지식 챗봇, 자체 AI 모델, 그리고 이를 담는 웹서비스까지 만듭니다. API만 붙인 데모가 아니라 현장에서 안정적으로 동작하고, 다음 기능을 계속 붙일 수 있는 구조로 만들고, 성능을 측정하고 끌어올리는 개선 시스템을 함께 드립니다.
- 100만명+투윅스가 만든 AI의 누적 사용자
- 7,000억원+투윅스가 만든 AI가 돕는 연간 사업 규모
- 36%투윅스가 개발한 모델의 평균 성능 향상
- 2주아이디어에서 프로토타입까지
Pain Point
AI를 도입하라는데, 왜 매번 제자리일까요?
- 01
어디서부터 시작할지 모르겠다
AI로 뭘 할 수 있는지는 많이 듣지만, 우리 회사 업무에 어떻게 붙일지는 누구도 구체적으로 말해주지 않습니다.
- 02
데모는 되는데 현장에서는 안 된다
API 몇 개 붙여 그럴듯해 보이던 챗봇이 실제 고객 질문과 실제 데이터 앞에서는 엉뚱한 답을 합니다. 왜 틀리는지, 어떻게 고쳐야 하는지는 아무도 모릅니다.
- 03
기능 하나 붙이려면 처음부터 다시
급하게 만든 AI는 구조가 없습니다. 기능을 하나 더하려 하면 기존 것이 깨지거나, 결국 새로 만들어야 합니다.
- 04
성능이 출시 때 그대로 멈춘다
처음 붙였을 때의 정확도가 끝입니다. 측정 기준도 개선 방법도 없어서, 틀린 답이 쌓여도 손쓸 수 없습니다.
Solution
투윅스는 데모가 아니라, 현장에서 돌아가고 계속 좋아지는 AI를 만듭니다.
- 01
현장에서 안정적으로 동작
실제 문서, 통화, 데이터로 먼저 검증하고, 틀린 답을 걸러내는 장치와 모니터링까지 넣어 운영 중에도 흔들리지 않게 만듭니다.
- 02
기능을 계속 붙일 수 있는 구조
데이터, 모델, 서비스 층을 나눠 설계합니다. 챗봇 다음에 에이전트, 그다음에 자동화를 같은 기반 위에 붙입니다.
- 03
성능을 끌어올리는 개선 시스템
AI는 처음 붙였을 때의 성능이 전부가 아닙니다. 같은 기준으로 재는 평가 세트와 개선 사이클을 함께 드려, 모델이 낼 수 있는 성능을 실제로 끌어냅니다. 평균 36% 향상이 이렇게 나왔습니다.
Services
기획부터 운영까지, AI 개발을 한 곳에서.
AI 에이전트 · 업무 자동화
여러 AI가 조사, 분석, 작성, 검토처럼 역할을 나눠 맡아 한 사람이 며칠 걸리던 일을 대신 처리하는 시스템을 만듭니다. 중요한 결정은 사람이 승인하도록 설계합니다.
- 멀티에이전트 설계
- 사람 승인 단계
- 보고서·문서 자동 작성
- CRM·외부 서비스 연동
관련 사례수출 바이어 보고서 · 마케팅 자동화
자체 AI 모델 개발
범용 AI로는 정확도가 모자랄 때, 고객사 데이터로 직접 학습시킨 모델을 만듭니다. 음성인식, 자동 채점, 문서 이해, 소형 언어모델(SLM) 등이 있습니다.
- 데이터 수집·정제·라벨링
- 학습·평가·비교 리포트
- 자체 서버·GPU 배포
- 외부 API 의존 줄이기
관련 사례농업 음성인식 · 영어 시험 AI 채점
AI 품질 검증
이미 쓰고 있는 AI가 얼마나 정확한지 실제 데이터로 재고, 틀린 답을 사용자에게 가기 전에 걸러내는 장치를 만듭니다. 새로 만든 모델과 기존 서비스를 같은 기준으로 비교한 리포트도 드립니다.
- 환각(지어낸 답) 탐지
- 사실 단위 출처 대조
- 모델 성능 비교 리포트
- 평가 데이터셋 구축
관련 사례AI 답변 검증 SDK · 음성인식 성능 비교
웹서비스 · 데이터 파이프라인
AI를 실제로 쓰게 해 주는 서비스 전체를 만듭니다. 사용자 앱과 관리자 화면, 백엔드, 데이터 파이프라인, 클라우드 배포와 운영 자동화까지 맡습니다.
- React · FastAPI 풀스택
- 데이터 파이프라인 · 대시보드
- AWS · Docker · CI/CD
- 모니터링 · 운영
관련 사례수업자료 AI · 주식 자동매매 시스템
AX 전환 컨설팅
어떤 업무를 AI로 바꾸면 효과가 큰지 진단하고, 작은 파일럿으로 효과를 확인한 뒤 확장합니다.
- 업무 프로세스 진단
- 2주 파일럿 설계
- 효과 측정 기준 수립
- 단계별 도입 로드맵
관련 사례농업 상담 업무 · 수출 바이어 조사 업무 자동화
Process
상담부터 운영까지, 저희 일처럼 만듭니다.
- STEP 1
요구사항 · 데이터 분석
해결하려는 문제와 가지고 계신 데이터를 함께 확인합니다. 통화 녹취, 문서, DB 무엇이든 괜찮습니다.
- STEP 2
범위 · 견적 문서
기능별 소요 시간과 비용, 마일스톤을 한 문서로 정리합니다. 대표님이 읽고 바로 결정할 수 있는 문서입니다.
- STEP 3
2주 단위 개발
2주마다 직접 써볼 수 있는 결과물을 공유하고, 받은 피드백을 다음 2주에 반영합니다.
- STEP 4
검증 · 인도 · 운영
실측 수치로 성능을 검증하고, 소스코드와 평가 세트, 운영 가이드를 넘겨드립니다. 출시 후 성능 개선과 기능 추가도 함께합니다.
AI 상담 챗봇 구축예시 화면
M1 · 데이터 정리 · 1차 동작본완료
M2 · 현장 검증 · 정확도 개선진행 중
M3 · 앱 연동 · 운영 이관예정
다음 데모2주 차 금요일
진행 상황, 언제든 한 화면에서
- 마일스톤 문서무엇이 언제 끝나는지 한 페이지로
- 2주 데모말이 아니라 작동하는 화면으로
- 평가 세트 · 개선 기록무엇을 재고 무엇이 올랐는지 남깁니다
Pricing
꼭 필요한 기능만, 근거가 보이는 견적으로.
- 1
기능별 시간 × 단가
모든 기능을 필요한 작업 시간으로 풀어 표로 보여드립니다. 어떤 항목에 얼마가 드는지 한눈에 보입니다.
- 2
쌓아 올리는 3단 패키지
핵심 기능, 확장, 고도화 순서로 나눠 두어 필요한 단계까지만 고르실 수 있습니다.
- 3
예산에 맞춘 범위 조정
예산이 부족해도 품질은 낮추지 않습니다. 대신 범위를 줄이고, 나머지는 나중에 붙일 수 있게 설계합니다.
| 패키지 | 기능 | 작업 시간 |
|---|---|---|
| 1 · 핵심 | 문서 수집 · 정제 파이프라인 | 24h |
| 1 · 핵심 | 근거가 달린 답변 챗봇 | 40h |
| 2 · 확장 | 평가 세트 · 성능 개선 사이클 | 32h |
| 3 · 고도화 | 카카오톡 · 앱 연동 | 24h |
추천
2주 프로토타입 패키지
아이디어가 실제로 되는지, 보유하신 데이터로 2주 안에 확인합니다. 큰 비용을 들이기 전에 방향이 맞는지 먼저 확인할 수 있습니다.
- DAY 1–3
요구사항 · 데이터 수집
목표와 성공 기준을 정하고 필요한 데이터를 모읍니다.
- DAY 4–7
1차 동작본
핵심 기능 하나를 실제로 작동하게 만듭니다.
- DAY 8–11
현장 데이터로 검증
실제 데이터로 돌려 보고, 수치로 확인하며 고칩니다.
- DAY 12–14
리뷰 · 다음 범위 확정
결과를 함께 보고 본 개발 범위와 견적을 정합니다.
2주 뒤 손에 남는 것
패키지 문의하기- 직접 써볼 수 있는 프로토타입
- 수치로 정리한 검증 리포트
- 다음 기능까지 고려한 본 개발 설계 · 범위
Results
어떤 프로젝트를 했고, 무엇이 달라졌는지.
전문용어 대신, 고객의 일이 어떻게 바뀌었는지로 보여드립니다.
- 100만명+투윅스가 만든 AI의 누적 사용자
영어 에세이와 말하기를 AI로 채점하는 에듀테크 서비스의 누적 이용자입니다. 채점·첨삭 엔진을 저희가 만들었습니다.
- 7,000억원+투윅스가 만든 AI가 돕는 연간 사업 규모
연 매출 7,000억 원 규모 농업 기업의 앱에서 AI 재배 상담이 돌아가고 있습니다. 2026년 5월부터는 전체 농가로 넓히고 있습니다.
- 36%투윅스가 개발한 모델의 평균 성능 향상
예를 들어 농업 현장 통화에서 100글자 중 16개를 틀리던 상용 음성인식을, 저희 모델은 10개로 줄였습니다.
- 2주아이디어에서 프로토타입까지
보유하신 데이터로 돌아가는 첫 버전을 2주 안에 직접 써보실 수 있습니다.
- 5개월기획부터 상용 출시까지
초등 교사가 쓰는 수업자료 AI입니다. 학교 양식 그대로 수업 슬라이드를 만들어 줍니다.
- 60억원+고객사 투자 유치를 뒷받침한 기술
에듀테크 고객사가 투자를 유치할 때 핵심 기술이 된 채점 모델입니다. 논문으로 세계 최고 성능을 입증했습니다.
농업 앱 안에서 운영 중인 AI 재배 상담
- 문제
- 전문가의 재배 지침과 컨설팅 보고서가 흩어져 있어, 농가 질문에 근거 있는 답을 바로 주기 어려웠습니다.
- 만든 것
- 전문가 노하우를 지식 그래프로 정리하고, 출처를 달아 답하는 상담 AI와 작물 모니터링 대시보드, 상담 보고서 자동 작성 기능을 만들었습니다.
- 고객사 농업 앱에서 실제 운영 중
- 2026년 5월부터 전체 농가로 확대
- 전문가 판단 381건과 대조해 지식 간 모순을 검사
현장 통화를 알아듣는 자체 음성인식
- 문제
- 농업 용어가 가득한 전화 상담을 상용 음성인식이 제대로 받아 적지 못했습니다.
- 만든 것
- 약 14,000시간의 음성을 검토해 1,300시간을 골라 자체 모델을 학습시켰습니다. 통화 내용으로 영농일지와 보고서를 쓰는 파이프라인도 만들었습니다.
- 상용 API 대비 오류 36% 감소
- 농업 용어 사전 56,000개
- 화자 구분 · 실시간 스트리밍 지원
학교 양식 그대로 만드는 수업자료 AI
- 문제
- 선생님들이 수업 슬라이드와 활동지를 매번 학교 양식에 맞춰 직접 만들어야 했습니다.
- 만든 것
- 120GB가 넘는 교육 자료를 검색해 학교 템플릿에 맞춰 PPT·문서·엑셀을 만들어 주는 AI와, 사용자 앱·관리자 화면을 만들었습니다.
- 5개월 만에 상용 출시
- 현직 교사들이 실제 사용 중
- 11가지 레이아웃, 59장 슬라이드를 한 번에 생성
AI 팀이 대신 써 주는 수출 바이어 조사 보고서
- 문제
- 수출 바이어를 찾고 믿을 만한지 판단하려면 무역 데이터와 규제를 오래 조사해야 했습니다.
- 만든 것
- HS코드 조회, 기업 검색, 무역 데이터 분석, 규제 확인, 바이어 평가, 보고서 작성과 검토를 AI들이 나눠 맡는 멀티에이전트 시스템을 만들었습니다.
- 4개월 만에 운영 서비스로
- 실제 무역 기록으로 바이어별 예상 거래량 산출
- 역할별 AI 에이전트 10개가 협업
영어 시험 에세이 · 말하기 AI 채점
- 문제
- TOEFL·IELTS를 준비하는 학습자의 에세이와 말하기를 사람 대신 빠르고 일관되게 채점해야 했습니다.
- 만든 것
- 에세이 채점, 말하기 채점, 첨삭 모델과 자체 음성인식을 만들어 AWS에서 운영했습니다.
- 누적 약 100만 명이 쓴 서비스
- AI 서비스 4개 상용 운영
- 외부 LLM 첨삭과 음성인식 API를 자체 모델로 대체
- 채점 모델, 논문으로 세계 최고 성능(SOTA) 입증
사용자에게 가기 전에 AI의 틀린 답을 걸러내는 검증 SDK
- 문제
- 생성형 AI가 그럴듯하게 틀린 정보를 말해도 사용자가 알아채기 어려웠습니다.
- 만든 것
- AI 답변을 사실 단위로 쪼개 원문과 하나씩 대조하고, 틀린 비율이 높으면 답변을 다시 만들게 하는 검증 파이프라인을 설치형 SDK로 만들었습니다.
- 고객 시스템에 바로 설치하는 SDK로 4개월 만에 납품
전문 AI 20개가 일하고 사람이 두 번 승인하는 마케팅 자동화
- 문제
- B2B 마케팅 전략 수립과 잠재고객 발굴·연락을 적은 인원이 모두 감당해야 했습니다.
- 만든 것
- 전략을 세우는 전문 AI 20개와 사람이 승인하는 관문 2개를 두고, 잠재고객 수집·CRM 연동·LinkedIn 연락을 자동화했습니다.
- 잠재고객 수집부터 LinkedIn 연락까지 자동화
- 약 1,300개 자동 테스트로 품질 관리
시계열 데이터 기반 주식 자동매매 시스템
- 문제
- 고객사의 투자 전략을 사람 손을 거치지 않고 자동으로 실행할 시스템이 필요했습니다.
- 만든 것
- 증권사 API 기반 자동매매 엔진과 전략 모듈, 이를 운영하는 웹 서비스를 프론트엔드부터 백엔드, 서버 운영까지 만들었습니다.
- 고객 맞춤 투자 전략을 자동으로 실행
- 매매 엔진부터 운영 웹까지 한 팀이 개발
여기 소개하지 않은 프로젝트도 더 있습니다.
고객사 정보와 자세한 사례는 상담 때 말씀드립니다. 비슷한 과제가 있다면 편하게 문의해 주세요.
Why TwoWeeks
시연용이 아니라 운영용으로, 숫자로 증명하며 만듭니다.
- 8년AI 연구 · 개발 경력
- SOTA논문으로 입증한 세계 최고 성능
- 100%소스코드 · 문서 인도
경력 있는 엔지니어가 직접 설계 · 개발
영업 따로, 개발 따로가 아닙니다. 위 사례를 직접 만든 8년 차 AI 엔지니어가 첫 상담부터 설계, 개발, 운영까지 직접 책임집니다.
데모가 아니라 운영용으로
API를 이어 붙인 시연용이 아닙니다. 오류 처리, 틀린 답 걸러내기, 모니터링까지 넣어 실제 사용자 앞에서 안정적으로 동작하게 만듭니다. 누적 100만 명이 쓴 AI를 이렇게 만들었습니다.
기능을 계속 붙일 수 있는 구조
다음에 붙일 기능을 처음부터 염두에 두고 설계합니다. 챗봇 하나로 시작해도 에이전트, 자동화, 자체 모델을 같은 기반 위에 더할 수 있습니다.
성능 개선 시스템까지 함께
같은 데이터, 같은 기준으로 재는 평가 세트와 개선 사이클을 코드와 함께 드립니다. "잘 됩니다"라는 말 대신 숫자로 보고하고, 출시 후에도 성능을 숫자로 보며 올릴 수 있습니다.
QnA
자주 묻는 질문
Q.API만 연결하면 되는 거 아닌가요?
데모는 그렇게 만들 수 있습니다. 하지만 실제 데이터에서는 틀린 답, 느린 응답, 비용 폭증이 바로 나옵니다. 저희는 API 뒤에 데이터 정제, 검증 장치, 평가와 개선 사이클을 붙여 운영에서 성능이 나오게 만듭니다.
Q.왜 2주 단위인가요?
AI 프로젝트는 직접 써보기 전까지 알 수 없는 부분이 많습니다. 2주마다 작동하는 결과를 확인하면 방향이 틀렸을 때 빨리 바로잡을 수 있고, 그만큼 비용 낭비가 줄어듭니다.
Q.소스코드와 산출물은 받을 수 있나요?
네. 소스코드, 학습된 모델, 데이터 처리 스크립트, 설계·운영 문서를 모두 넘겨드리고, 인도 범위는 계약서에 적어 둡니다.
Q.출시 후 유지보수는 어떻게 되나요?
출시 후에도 모니터링, 오류 대응, 재학습, 기능 추가를 필요한 만큼 이어서 계약하실 수 있습니다. 기능 추가는 같은 기반 위에 붙이므로 처음부터 다시 만들지 않습니다.
Q.AI 결과물의 품질은 어떻게 확인하나요?
실제 데이터로 측정한 숫자로 확인합니다. 예를 들어 음성인식은 같은 통화 2,354문장을 상용 서비스와 나란히 돌려 틀린 글자 수를 비교해 보고했습니다.
Q.데이터가 정리되어 있지 않아도 되나요?
괜찮습니다. 흩어진 문서, 녹취 파일, 엑셀처럼 정리되지 않은 데이터를 쓸 수 있는 형태로 만드는 일부터 함께합니다.
Contact
2주 뒤, 작동하는 결과로 보여드리겠습니다.
무료 상담으로 어디까지 안정적으로 만들 수 있는지, 성능은 어떻게 올릴지 확인해 보세요.
twoweeks.binbin@gmail.com
메일에 이렇게 적어 주시면 더 빠르게 답변드립니다
- 회사 · 서비스 소개
- 해결하고 싶은 문제
- 가지고 계신 데이터
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