Goover

Goover AI란?

Goover AI는 도메인 특화 지식을 중심으로 탐색·이해·요약까지 한 번에 수행하는 개인화된 AI 리서치 에이전트입니다. 범용 LLM이 겪는 문맥 손실과 환각 문제를 줄이기 위해 Graph RAG(Retrieval-Augmented Generation 기반 그래프 추론)를 채택해, 흩어진 자료 간의 관계를 파악하고 더 정밀한 답을 제공합니다. 사용자는 기업 문서, 리서치 메모, 웹 자료 등을 모아 컬렉션으로 관리하고, 인지 검색(cognitive search)과 에이전트 오케스트레이션을 통해 실무에 바로 쓰이는 AI 리포트를 생성할 수 있습니다. 또한 개별 사용자 혹은 팀의 선호와 작업 이력을 반영해 검색 랭킹과 응답 맥락을 개인화함으로써, 재사용 가능한 지식 자산을 축적하고 반복 업무를 자동화하도록 돕습니다. AI 검색, AI 에이전트, AI 리포트, AI 컬렉션을 유기적으로 연결해 ‘찾기–이해하기–작성하기’의 전 과정을 가속화하는 것이 핵심 가치입니다.

Goover AI의 주요 기능

• Graph RAG 기반 인지 검색: 문서 간 개체·개념 관계를 그래프로 모델링해 맥락 유지와 근접 추론을 강화합니다.
• 도메인 특화 질의응답: 특정 분야 지식을 중심으로 질의를 해석하고 관련 근거를 모아 일관된 응답을 생성합니다.
• AI 에이전트 오케스트레이션: 검색 → 추출 → 요약 → 정리 등 다단계 태스크를 연결해 반복 리서치 업무를 자동화합니다.
• AI 리포트 생성: 핵심 근거와 통찰을 구조화해 보고서, 브리핑, 체크리스트 형태로 빠르게 산출합니다.
• AI 컬렉션/지식 관리: 주제별로 자료를 묶어 관리하고 재사용 가능한 지식 패키지로 축적합니다.
• 개인화된 검색 랭킹: 사용자/팀의 선호, 히스토리를 반영해 더 관련성 높은 결과를 제시합니다.
• 하이브리드 검색: 업로드한 문서와 공개 자료를 결합해 통합적으로 탐색합니다.
• 품질 개선을 위한 피드백 루프: 수정·보강 피드백을 반영해 이후 결과의 일관성과 정확도를 높입니다.

Goover AI을(를) 사용할 사람

Goover AI는 신뢰할 수 있는 근거 기반의 인사이트가 필요한 연구자, 애널리스트, 컨설턴트, 전략·기획 담당자에게 적합합니다. 기술·법률·헬스케어처럼 전문 용어가 많고 자료의 상호 연관성이 중요한 도메인에서 특히 강점을 발휘합니다. 또한 제품 마케팅·세일즈 인텔리전스 팀의 시장 조사, 고객지원 조직의 지식 검색, 사내 위키와 문서 자산을 효율화하려는 엔터프라이즈 팀에도 유용합니다. 개인 프리랜서 연구자나 스타트업 팀은 빠른 리서치 반복과 보고서 자동화를 통해 업무 속도를 높일 수 있습니다.

Goover AI 사용 방법

1. 계정 생성 및 로그인 후 기본 프로필과 선호 설정을 완료합니다.
2. 분석할 자료를 업로드하거나 웹/문서 소스를 연결해 주제별 컬렉션을 만듭니다.
3. 도메인과 목적(요약, 비교, 브리핑 등)을 지정하고 초기 프롬프트/질의를 입력합니다.
4. AI 에이전트를 실행해 검색→추출→요약 등 필요한 단계별 태스크를 오케스트레이션합니다.
5. 결과물을 검토하고 중요 포인트를 보강·수정해 리포트 형태로 확정합니다.
6. 완성된 리포트와 컬렉션을 저장·공유하고, 피드백을 반영해 다음 검색의 정확도를 개선합니다.
7. 반복되는 조사 과제는 템플릿으로 저장해 재사용합니다.

Goover AI의 산업별 활용 사례

소프트웨어 산업에서는 경쟁 제품 분석과 기술 동향 리포트를 자동화해 제품 로드맵 수립을 가속화합니다. 금융·투자 분야는 기업 공시, 리서치 노트, 뉴스 흐름을 인지 검색으로 엮어 종목 브리핑을 신속히 생성할 수 있습니다. 제약·헬스케어에서는 논문·임상 자료의 관계를 그래프 기반으로 파악해 근거 중심 요약을 만듭니다. 법률·컴플라이언스 팀은 판례·규정·내부 해설서를 컬렉션으로 관리해 질의응답 품질을 높입니다. 교육·연구 기관은 문헌 검토와 서베이 페이퍼 초안을 자동화해 연구 생산성을 끌어올릴 수 있습니다.

Goover AI의 장점과 단점

Goover AI 관련 자주 묻는 질문

• Goover AI는 일반 검색·요약 도구와 무엇이 다른가요?

  도메인 특화 지식과 Graph RAG를 결합해 자료 간 관계를 반영한 인지 검색과 단계적 리서치 자동화를 제공합니다. 단순 요약을 넘어 실무 지향 리포트 생성에 초점을 둡니다.

• Graph RAG는 어떤 이점을 주나요?

  개념·개체·출처 간 연결을 그래프 형태로 모델링해 문맥 유지, 근접 추론, 관련성 정렬을 강화합니다. 그 결과 도메인 특화 질의에 더 정밀한 답변을 제공합니다.

• 어떤 데이터를 활용할 수 있나요?

  사용자가 업로드한 문서나 접근 가능한 공개 자료를 컬렉션으로 구성해 검색·요약에 활용합니다. 구체적 연결 방식과 포맷 지원 범위는 제공되는 설정과 문서화에 따릅니다.

• 팀 협업과 개인화는 어떻게 동작하나요?

  컬렉션과 작업 이력을 바탕으로 검색 랭킹과 응답 맥락을 조정하며, 팀 단위로 지식 자산을 공유해 재사용성을 높입니다. 세부 권한·관리 기능은 공식 안내를 참고하세요.

• 보안과 배포 옵션(온프레미스 등)은 지원되나요?

  보안·배포 형태에 관한 구체 사양은 공식 자료를 확인해야 합니다. 운영 환경 요구에 맞는 사용 방식은 제공 채널을 통해 검토하세요.