공공 부문 기관들은 핵심 정보에 대한 접근을 방해하는 레거시 데이터 때문에 민첩성을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 인디애나 교통부(INDOT)는 30일 이내에 정부 효율성 보고서를 작성해야 했을 때 이러한 어려움에 직면했습니다. 이 보고서는 법적 책임을 핵심 목적에 매핑해야 했지만, 중요한 정보는 다양한 내부 문서에 흩어져 있었습니다. 수동 검토에는 수백 시간이 소요될 것으로 예상되어 마감일을 맞추는 것이 불가능해 보였습니다.INDOT는 기존 Google Cloud 환경과 Gemini의 기능을 활용하여 AI 기반 솔루션을 개발하기로 결정했습니다. 그들의 팀은 검색 증강 생성(RAG)을 활용하여 민첩한 일주일 간의 파일럿 프로그램을 구축했습니다. 이 과정에는 Python 스크립트를 사용하여 데이터를 수집하고 변환한 다음 Vertex AI Search로 색인화하여 검색 가능한 지식 기반을 만드는 작업이 포함되었습니다.Vertex AI의 RAG 엔진은 관련 문서 조각을 효율적으로 검색한 다음 Gemini에 전달하여 상황 인식 응답을 생성했습니다. 이를 통해 AI의 답변이 외부 인터넷 데이터가 아닌 INDOT의 공식 문서에만 기반하도록 보장했습니다. 이 파일럿은 98%의 정확도로 9개 부서에 대한 초안 보고서를 성공적으로 생성하여 약 360시간의 수동 노력을 절약했습니다.이 AI 기반 접근 방식은 INDOT가 효율성 보고서를 제때 제출한 가장 큰 주 정부 기관이 되도록 했습니다. AI가 생성한 보고서 프레임워크는 다른 60개 주 정부 기관의 공식 템플릿이 되었으며, 이는 책임감 있는 AI 사용을 보여주고 신뢰를 구축했습니다. Google Cloud에서 INDOT의 확장 가능하고 안전한 RAG 시스템은 미래 혁신을 위한 재사용 가능한 모델을 만들어 인디애나 주를 더 잘 섬기려는 그들의 사명을 가속화했습니다.