문서를 업로드하세요. 무엇이든 질문하세요. 정확한 답을 받으세요.
30개의 계약서를 AI 도구에 업로드합니다. "Acme 계약서의 책임 한도가 얼마인가요?"라고 물어봅니다.
AI가 답합니다: "어떤 문서를 말씀하시는 건가요?"
이것이 2026년 AI 문서 검색의 현실입니다. 모든 것을 업로드하는 수고를 했는데, 도구는 여전히 어디를 봐야 할지 모릅니다.
아니면 더 나쁜 경우 -- 잘못된 문서에서 가져온 답을 자신 있게 제공합니다. 출처 표시도 없고. 검증할 방법도 없고. 그냥 감으로.
Wysor의 지식 기반은 실제로 작동하도록 만들었습니다. 파일을 업로드하고, 일상적인 한국어로 질문하면, 정확한 출처가 표시된 답을 받습니다. 관리가 필요 없습니다.
다른 모든 문서 AI의 문제점
아마 이런 경험을 해보셨을 겁니다: PDF를 업로드하고, 질문을 하면, 질문에 실제로 답하지 않는 대략적으로 관련된 문단을 받는 경험.
이는 대부분의 AI 문서 도구가 모든 질문에 하나의 검색 전략을 사용하기 때문입니다. 개념적 질문? 같은 전략. 특정 조항 번호를 찾는 것? 같은 전략. 차트에 대해 묻는 것? 같은 전략 -- 하지만 도구는 차트를 볼 수조차 없습니다.
문제가 발생하는 지점:
"서비스 계약서의 7.3.2조항을 찾아주세요." 서비스 계약과 대략적으로 관련된 문단을 받습니다. 실제 조항은 아닙니다. AI가 정확성이 아닌 의미로 매칭하기 때문에 참조 번호, ID, 정확한 용어가 누락됩니다.
"12페이지의 차트는 무엇을 보여주나요?" 쓸모 있는 것을 받지 못합니다. 도구가 PDF에서 텍스트를 추출하고 모든 시각 자료를 버렸습니다. 차트, 그래프, 다이어그램, 스캔된 메모 -- 사라졌습니다. AI는 문자 그대로 볼 수 없습니다.
"Q3 보고서에서 마진에 대해 뭐라고 했나요?" 20개의 업로드된 문서 중에서 도구는 무작위로 추측하거나 올바른 파일을 선택하라고 요청합니다. 목적 자체를 무력화시키는 것입니다.
이것들은 드문 예외 상황이 아닙니다. 실제 문서와 실제 질문으로 매일 일어나는 일입니다.
Wysor의 지식 기반이 실제로 작동하는 방식
Wysor의 문서 에이전트는 하나의 검색 전략을 사용하지 않습니다. 먼저 질문을 분석한 다음, 답을 찾는 방법을 결정합니다.
개념적 질문 -- "우리 회사의 지속가능성 접근법은 무엇인가요?" -- 모든 문서에 걸쳐 의미 기반 검색을 수행합니다.
정확한 참조 -- "7.3.2조항을 찾아줘" 또는 "Sarah Johnson이 이메일에서 뭐라고 했어?" -- 정확한 용어를 매칭하는 정밀 키워드 검색을 수행합니다.
시각적 질문 -- "12페이지의 차트는 무엇을 보여주나요?" -- 에이전트가 실제로 페이지를 봅니다. 이 부분이 핵심이므로 아래에서 더 자세히 설명합니다.
문서 간 질문 -- "모든 고객 프로젝트에서 어떤 프레임워크를 추천했나요?" -- 에이전트가 모든 것을 검색하고, 여러 파일에서 가져와, 각 출처의 인용이 포함된 하나의 답변을 종합합니다.
포괄적 질문 -- "가격 책정에 대한 문서가 뭐가 있어?" -- 에이전트가 어떤 것이 있는지 확인한 다음, 추측하는 대신 지능적으로 검색합니다.
그리고 첫 번째 검색에서 강력한 답을 찾지 못하면, 에이전트는 다른 접근법을 시도합니다. 포기하거나 환각을 만들어내지 않습니다.
우리는 차트를 볼 수 있습니다. 다른 곳은 못합니다.
이것은 우리가 다른 어디에서도 보지 못한 기능입니다. ChatGPT에서도. Claude에서도. Notion AI에서도. 시중의 어떤 문서 AI 도구에서도 없습니다.
다른 AI 도구에 PDF를 업로드하면, 텍스트가 추출되고 시각적인 것은 모두 사라집니다. 재무 차트 -- 사라짐. 조직도 -- 사라짐. 아키텍처 도면, 손으로 쓴 여백 메모, 스캔된 양식, 인포그래픽 -- 모두 AI에게 보이지 않습니다. 모든 이미지가 찢겨 나간 교과서를 읽는 것과 같습니다.
시각 자료에 얼마나 많은 정보가 담겨 있는지 생각해 보세요. 매출 추이. 조직 구조. 프로세스 흐름. 데이터 비교. 성과 대시보드. 평면도. 많은 비즈니스 문서에서 시각 자료가 곧 문서입니다. 텍스트는 그 주변의 맥락일 뿐입니다.
다른 모든 도구는 그것을 버립니다. 예외 없이.
Wysor는 그렇지 않습니다.
시각적인 것에 대해 질문하면, Wysor의 에이전트는 실제 페이지를 봅니다 -- 축, 레이블, 데이터 포인트, 색상, 레이아웃 -- 그리고 실제 숫자와 실제 세부 사항으로 보이는 것을 설명합니다.
CFO가 묻습니다: "Q3 발표 자료의 매출 추이를 보여주세요."
다른 도구는 답합니다: "7페이지에서 매출을 언급하는 텍스트를 찾았습니다." 운이 좋다면요.
Wysor는 답합니다: "Q3 재무 리뷰에 따르면 매출이 Q1의 $2.1M에서 Q3의 $3.4M으로 성장했으며, Q2에서 Q3 사이에 가장 급격한 증가를 보였습니다. 7페이지의 차트에 따르면 해당 기간 동안 62% 증가했습니다." 출처 표시. 검증 가능. 실제 차트에서 추출.
이것은 사소한 개선이 아닙니다. 문서를 읽기만 하는 도구와 실제로 이해하는 도구의 차이입니다.
손으로 수정 사항이 적힌 스캔된 계약서? 읽을 수 있습니다. 복잡한 엔지니어링 다이어그램? 이해합니다. 내장된 차트가 있는 재무 모델? 실제 수치로 해석합니다.
더 이상 "어떤 문서요?"라고 묻지 않습니다
20개의 문서를 업로드합니다. 질문합니다. 답이 그냥... 돌아옵니다. 출처 문서와 페이지 번호가 첨부되어서.
이것이 Wysor의 작동 방식입니다. 모든 답변에는 인용이 포함됩니다 -- 어떤 문서, 어떤 페이지. 정보가 어디에서 왔는지 정확히 알 수 있습니다. 몇 초 안에 검증할 수 있습니다.
에이전트는 절대 "어떤 문서를 말씀하시는 건가요?"라고 묻지 않습니다. 기본적으로 전체 지식 기반을 검색합니다. 답이 14번 문서 3페이지에 있다면 -- 바로 그것을 받습니다.
"우리의 환불 정책은?" 고객 핸드북 8페이지에서 발견.
"임대 계약은 언제 만료되나요?" Acme Properties 계약서, 4.1조항에서 발견.
"Q3 보고서에서 마진에 대해 뭐라고 했나요?" Q3 재무 리뷰 12페이지에서 발견 -- 차트 데이터 포함.
그냥 물어보세요. 에이전트가 찾습니다.
실제 팀, 실제 문서
법무팀이 30개의 계약서를 업로드합니다. 파트너가 "Acme 계약서의 책임 한도가 뭔가요?"라고 묻습니다. 에이전트가 올바른 문서에서 8.2조항을 찾고, 전체 맥락을 가져와, 정확한 금액과 조건으로 답합니다. 출처 표시. 환각 없음.
재무팀이 내장된 차트가 있는 분기별 보고서를 업로드합니다. CFO가 특정 발표 자료의 매출 추이에 대해 묻습니다. 에이전트가 차트를 찾고, 시각 자료를 읽고, 실제 숫자를 보고합니다 -- 인근 텍스트의 요약이 아닙니다. 다른 도구는 이것을 할 수 없습니다.
컨설팅 회사가 고객 결과물을 업로드합니다. 분석가가 "모든 고객 프로젝트에서 어떤 프레임워크를 추천했나요?"라고 묻습니다. 에이전트가 모든 문서를 검색하고, 여러 파일에서 관련 섹션을 가져와, 각 출처의 인용이 포함된 하나의 명확한 답변을 종합합니다.
인사팀이 정책 문서를 업로드합니다. 직원이 육아 휴직에 대해 묻습니다. 200페이지짜리 핸드북을 뒤지는 대신, 페이지 참조가 포함된 정확한 정책을 받습니다.
건축 및 엔지니어링 회사가 설계도와 기술 도면을 업로드합니다. 특정 세부 사항에 대해 물어보면 -- 에이전트가 도면을 보고 거기에 무엇이 있는지 설명합니다. ChatGPT로 한번 해보세요.
이 중 어떤 것도 어떤 문서인지, 어떤 페이지인지, 쿼리를 어떻게 작성해야 하는지 알 필요가 없습니다. 모든 것을 읽고 모든 차트를 본 동료에게 물어보듯이 물어보면 됩니다.
몇 년 전에 있었어야 했습니다
문서를 검색하는 데 보내는 모든 시간은 실제 업무에 쓰지 못하는 시간입니다. 그리고 필요한 것을 찾지 못할 때 -- 또는 AI가 차트에 있는 답을 놓칠 때 -- 올바른 정보 없이 결정을 내리게 됩니다.
Wysor의 지식 기반 에이전트는 팀에게 업로드한 모든 것에 대한 즉각적인 접근을 제공합니다. 계약서, 보고서, 정책, 제안서, 리서치 -- 모두 검색 가능하고, 모두 출처가 표시되며, 다른 모든 도구가 무시하는 시각 자료까지 포함합니다.
모든 Wysor 요금제에서 이용 가능합니다. 문서를 업로드하고 첫 번째 질문을 해보세요 -- 차이를 즉시 느끼실 겁니다.
