기업 자원 관리(ERP) 시스템은 재고, 재무, 판매 및 운영 활동과 관련된 방대한 양의 구조화된 비즈니스 데이터를 관리합니다. 이러한 시스템은 신뢰할 수 있고 중앙 집중화된 정보를 제공하지만, 실행 가능한 인사이트에 접근하는 것은 종종 미리 정의된 보고서나 기술적 쿼리 메커니즘에 의존하게 되며, 이는 비기술 사용자에게 사용성을 제한합니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 데이터와의 자연어 상호 작용이 가능해졌지만, ERP 환경에서의 직접적인 사용은 착각된 출력, 데이터 보안, 그리고 충분한 도메인 인식과 관련된 우려를 불러일으킵니다. 본 연구는 ERP 시스템에서 자연어 기반 의사결정을 지원하기 위한 통제된 메커니즘으로서 검색 증강 생성(RAG)의 적용을 조사합니다. 의도를 기반으로 한 쿼리 처리, ERP 데이터베이스에서의 구조화된 데이터 검색 및 기반 응답 생성을 통합한 ERP 인식 RAG 아키텍처가 제시됩니다. 제안된 접근법은 신뢰성, 설명 가능성 및 역할 기반 접근 제어를 강조하여 기업 데이터와의 신뢰할 수 있는 상호작용을 보장합니다. 연구 결과는 RAG가 거버넌스, 정확성 및 데이터 무결성을 유지하면서 ERP의 사용성을 향상시킬 수 있음을 나타냅니다.
무하메드 파르산 K S(목요일)가 이 질문을 연구했습니다.