비자 문서 자동 생성 플랫폼
미국 비자 서포트레터를 AI로 자동 생성·관리하는 이민 행정 자동화 플랫폼
서비스 타입
기술 스택
주요 기능
개발 기간
4~6주
기존 워크플로우의 문제
이민법 사무소에서 E-2 비자 서포트레터를 작성하는 기존 프로세스.
매 단계에서 비효율과 리스크가 누적되고 있었습니다.
탭 파일 열기
ChatGPT에 붙여넣기
Claude로 전환
관련 사례 수동 검색
별도 툴에서 편집
버전 관리 없음
탭 파일 열기
수동으로 10-20개 파일 검색
ChatGPT에 붙여넣기
결과물 품질 낮음, 할루시네이션
Claude로 전환
프롬프트 수동 반복 작성
관련 사례 수동 검색
100+ 기업 파일 뒤지기
별도 툴에서 편집
인라인 편집 불가
버전 관리 없음
변경 이력 추적 불가
100+
관리 중인 기업 수
10-20
기업당 서포트레터 수
3-5h
레터 1통 작성 소요
30+
인당 관리 파일 수
시행착오의 기록
기존의 프로세스를 개선하기까지의 핵심 세가지 접근.
Write E-2 visa support letter for Korean restaurant investor...
Dear USCIS Officer, I am writing to support the E-2 treaty investor visa application...
ChatGPT 단독 사용
법률 문서 특성을 반영하지 못함. 할루시네이션 빈번. E-2 비자 도메인 지식 부족.
Takeaway
도메인 특화 프롬프트와 실제 승인 사례 참고가 필수
30분+
검색 소요
수동
프롬프트 반복
향상
품질은 개선
Claude + 수동 프롬프트 반복
품질은 향상됐지만, 매번 관련 사례를 수동으로 검색해야 함. 프롬프트도 매번 재작성.
Takeaway
유사 사례 자동 검색(RAG)이 핵심 과제로 부상
단일 LLM 파이프라인 시도
OCR 원문을 그대로 LLM에 입력하니 토큰 낭비 + 컨텍스트 오염. 비용도 급증.
Takeaway
요약 레이어(Gemini)를 배치한 멀티 LLM 아키텍처로 발전
회사 정보는 수시로 변경되기에 2년 전 승인된 레터가 아닌, 같은 카테고리의 가장 최근 승인된 레터를 기반으로 작성해야 승인 확률이 높아진다. 단순 RAG가 아닌 '카테고리 + 최신순 정렬' 하이브리드 검색 및 필요.
워크플로우 변화
상세 비교
기존 프로세스의 각 페인포인트가 어떻게 해결되었는지 1:1 매핑
탭 파일 수동 검색 → ChatGPT/Claude에 붙여넣기
4단계 위저드: 비자 유형 선택 → 벌크 업로드 → OCR 검증 → 자동 생성
관련 사례 수동 검색 (100+ 기업, 10-20개 레터)
pgvector RAG: 카테고리 필터 + 코사인 유사도 + 최신순 정렬로 자동 매칭
별도 툴에서 편집, 인라인 편집 불가
본문 에디터 + 사이드바 AI 제안 카드 (원클릭 수락/거절)
버전 관리 없음, 변경 이력 추적 불가
버전 히스토리 + 비교 뷰 + PDF/Word 다운로드
품질 검토를 위해 동료에게 요청 후 대기
AI 리뷰: 문법·법률용어·내용 보강 제안을 boolean 적용/거절
인터뷰 질문서 별도 작성 (수작업)
레터 내용 기반 예상 질문 + 모범답안 자동 생성
DS-160 정보 수동 입력 (서류에서 수기 추출)
OCR 추출 데이터에서 DS-160 필드 자동 매핑
4단계 위저드
비개발자도 직관적으로 사용할 수 있는 단계별 인터페이스. 중간 이탈 후 재개 가능.
비자 유형 선택
E-2 직원(신규/이직), E-2 투자자, L1 등 비자 유형과 하위 카테고리 선택. 카테고리에 따라 프롬프트와 검색 범위가 자동 설정됨.
서류 벌크 업로드
최대 7종 서류를 드래그&드롭으로 일괄 업로드. Upstage OCR이 PDF/DOC에서 텍스트 자동 추출.
드래그 & 드롭
파일별 OCR 결과 검증
파일별로 추출된 텍스트를 확인·수정. Gemini가 핵심 정보를 요약하여 토큰 사용량 20-30% 절감.
레터 생성 + 에디터
유사 사례 Top 3가 자동 주입된 상태에서 Claude가 서포트레터 초안 생성. 인라인 에디터에서 AI 제안과 함께 편집.
멀티 LLM 파이프라인
각 LLM의 강점을 조합하여 비용은 절감하고 품질은 극대화.
Upstage
OCR 추출
Gemini
OCR 요약
Claude
레터 생성
OpenAI
임베딩 + 제안
Upstage — OCR 추출
여권, 소득 증명서 등 PDF/DOC 문서 인식에 특화. 비자 신청 서류의 구조화 데이터 추출 정확도가 높음
Gemini — OCR 요약
긴 OCR 텍스트를 비용 효율적으로 압축. Claude 입력 토큰을 30% 이상 절감하며 핵심 정보 보존
Claude — 레터 생성
법률 문서 작성 품질이 가장 높음. 8가지 도메인 규칙을 시스템 프롬프트로 강제 적용
OpenAI — 임베딩 + 제안
text-embedding-3-small로 비용 효율적 벡터 생성. 제안 및 인터뷰 질문 생성에도 활용
성과 & 임팩트
레터 작성 시간
80%사례 검색 시간
99%수동 편집 횟수
80%버전 관리
∞4 LLMs
멀티 LLM 파이프라인
80%
작성 시간 단축
RAG
유사 사례 자동 검색
0→∞
버전 관리 시스템