프롬프트가 곧 코드가 되다
자연어로 완성하는 RAG 지식망
SyncCrawl은 LangChain4j와 Playwright MCP를 결합한 차세대 지능형 웹 크롤링
플랫폼입니다.
500개 이상의 복잡한 웹 환경에서도 스스로 적응하며, 환각(Hallucination) 없는 완벽한 사내
지식망을 즉시 구축합니다.
0%
LLM 환각 (Hallucination)
500+
복잡한 동적 웹사이트 대응
MCP
자동화 선택자 재학습
Cross
PC, Web, Mobile (Quasar)
CORE ADVANTAGES
웹 데이터의 수집부터 LLM 질의응답까지
엔터프라이즈 데이터 자산화를 위한 가장 지능적인 접근법
코딩 없는 자연어 지능형 명령 (Agent)
Python이나 Node.js 스크립트를 작성할 필요가 없습니다. 비개발자도 자연어로 명령을 입력하면, LangChain4j Agent가 의도를 스스로 분석하여 알맞은 크롤링 툴(Tool) 호출을 자동화합니다. 데이터 수집의 진입 장벽을 완벽하게 허물었습니다.
UI 변경에도 멈추지 않는 자동 적응 시스템
크롤링 운영의 가장 큰 골칫거리인 웹사이트 UI/UX 변경에 유연하게 대처합니다. Playwright MCP(Model Context Protocol) 기반의 '자동화된 선택자 재학습 루프'를 통해 타깃 웹 구조가 변경되어도 개발 없이 스스로 파이프라인을 복구하여 500개 이상의 사이트를 안정적으로 수집합니다.
Hallucination 방지, RAG 지식망 즉시 구축
단순한 데이터 저장(Scraping)을 넘어섭니다. 수집한 HTML은 즉시 Chunking 및 임베딩 과정을 거쳐 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장됩니다. LLM은 오직 이 검증된 사내 지식만을 컨텍스트로 참조하여 답변을 생성하므로 '거짓 정보(환각)' 원천 차단된 시멘틱 검색 환경을 제공합니다.
한국어 최적화 및 엔터프라이즈 안정성
글로벌 LLM의 한계를 극복하기 위해 한국어 특화 임베딩 모델(HuggingFace)을 채택하여 검색 정확도를 비약적으로 높였습니다. 또한 수많은 글로벌 기업이 검증한 Spring Boot 아키텍처 위에서 가동되어 24/7 무중단 실시간 모니터링과 안정적인 스케줄링 운영을 보장합니다.
INTELLIGENT PIPELINE
데이터가 '지식'으로 변하는 자동화 워크플로우
명령부터 답변 생성까지, 단절 없는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인
자연어 명령
LangChain4j Agent
사용자의 복잡한 요구사항을 분석하고 의도를 추출
지능형 크롤링
Playwright MCP
다중 브라우저 제어 및 동적 UI 우회 수집 (HTML 캡처)
데이터 전처리
Chunking & Embed
수집 문서를 쪼개고 한국어 특화 모델로 고차원 벡터 변환
RAG 저장
Vector DB
FAISS, Qdrant 등에 시멘틱 검색을 위한 영속적 저장
새로운 비즈니스 기회 창출,
안전한 API 생태계로 부터 시작됩니다
파트너, 개발자, 고객을 하나로 연결하는 엔터프라이즈 솔루션을 지금 경험하세요
ROBUST ARCHITECTURE
크로스 플랫폼 및 시스템
아키텍처
단일 코드베이스로 모든 기기를 지원하며, 강력한 백엔드 안정성을 보장합니다.
AI Core Layer
- Multi-LLM 연동: GPT-4 등 다양한 LLM 호환
- Agent System: NLP 의도 분석 및 자동화 툴
- RAG Engine: Retriever & Conversational Agent
Backend & Crawling
- Spring Boot: 고가용성 엔터프라이즈 서버 기반
- LangChain4j & Playwright: 브라우저 완벽 제어
- Vector DB 플러그인: FAISS, Qdrant, Weaviate 연동
Cross-Platform UI
- Quasar Framework: 원 소스 멀티 플랫폼 UI 아키텍처
- Electron 데스크톱: 독립적인 로컬 앱 환경 지원
- 모니터링 대시보드: 실시간 크롤링 현황/메모리 관리
분산 시스템 생태계 (MSA Stack)
자주 묻는 질문 (FAQ)
도입 전 가장 많이 물어보시는 질문들을 모았습니다.
기존 파이썬(Python) 크롤러들과 무엇이 다른가요? +
기존 Python 크롤러는 개발자가 직접 셀렉터를 작성하고 사이트 구조 변경 시 수동으로 유지보수해야 합니다. SyncCrawl은 LangChain4j Agent가 자연어 명령을 해석하고 Playwright MCP가 동적 UI를 스스로 탐색하므로, 코딩 없이도 복잡한 웹 환경에서 자동 적응 수집이 가능합니다.
'Sync Series'의 다른 제품과 어떻게 연동되나요? +
SyncCrawl은 Sync Series 생태계와 REST API 및 Vector DB 커넥터를 통해 유기적으로 연동됩니다. 수집된 데이터는 SyncAdmin의 대시보드에서 모니터링하고, SyncAny를 통해 파일로 배포하거나 SyncCMS 콘텐츠 파이프라인에 직접 연결할 수 있습니다.
크롤링한 데이터에 대한 한국어 검색 정확도는 믿을 수 있나요? +
네, HuggingFace 기반의 한국어 특화 임베딩 모델을 채택하여 글로벌 LLM의 한국어 처리 한계를 극복했습니다. 형태소 분석 기반의 청킹 전략과 결합되어 일반 키워드 검색 대비 월등히 높은 시멘틱 검색 정확도를 제공합니다.
관리를 위한 UI는 웹 브라우저로만 접근 가능한가요? +
아닙니다. Quasar Framework 기반으로 개발되어 웹 브라우저, Electron 데스크톱 앱, 모바일 앱 모두 단일 코드베이스로 지원합니다. 어떤 환경에서도 동일한 UI/UX로 크롤링 현황 모니터링 및 관리가 가능합니다.