제품, 조직, 규정, 업무 용어처럼 관계가 중요한 데이터는 엔티티와 관계를 먼저 잡아 답변의 맥락을 안정화합니다.
Architecture Options
기존 데이터와 시스템을 활용해 구축합니다
이미 문서 저장소, 검색 엔진, Vector DB가 있다면 그대로 연동하고 필요한 부분만 보완합니다. 처음 구축하는 경우에는 문서 수집과 지식 구조 설계부터 진행합니다.
문서 단락, 표, 이미지 설명, 메타데이터를 분리해 여러 관점으로 검색합니다. 긴 문서와 복합 자료에 유리합니다.
Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, Elasticsearch 등 이미 구축된 검색/벡터 환경을 검토해 필요한 레이어만 보강합니다.
키워드, BM25, 벡터 검색, reranker를 조합해 사내 용어와 의미 검색을 함께 잡습니다.
Build Flow
수집, 검색, 품질 관리까지 설계합니다
Collect문서함, 웹, DB, 파일 서버, SaaS에서 자료를 가져옵니다.
Clean중복, 버전, 표, 권한, 민감정보를 정리합니다.
Index청킹, 임베딩, 메타데이터, 온톨로지, 멀티 벡터를 설계합니다.
Answer출처 기반 답변, 재검색, 근거 표시, 실패 응답을 구성합니다.
Operate업데이트 주기, 로그, 권한, 품질 평가 기준을 운영합니다.
Quality
답변의 근거와 권한을 확인해야 합니다
출처, 최신 문서 여부, 사용자 권한, 실패 응답 기준을 설계해 검토 가능한 RAG 시스템으로 만듭니다.
출처와 문서 버전
답변에 근거 문서, 페이지, 업데이트 시점을 남겨 검토 가능한 상태로 만듭니다.
권한과 보안
조직, 직무, 프로젝트 단위 접근 권한을 반영해 보이면 안 되는 문서가 검색되지 않게 합니다.
평가 데이터셋
자주 묻는 질문, 위험 질문, 실패 케이스를 기준으로 검색 품질과 답변 품질을 따로 봅니다.
지속 업데이트
문서 변경, 신규 데이터, 웹 크롤링 결과를 RAG 데이터 파이프라인에 연결합니다.
Use Cases
이런 조직에 잘 맞습니다
규정·매뉴얼 검색
사내 규정, 업무 매뉴얼, 품질 문서를 근거 기반 답변으로 연결합니다.
기술 문서·장애 대응
개발 문서, 장애 이력, 운영 가이드를 검색 가능한 지식 베이스로 만듭니다.
영업·상담 지식
상품 자료, FAQ, 상담 이력을 연결해 상담 보조와 내부 검색을 개선합니다.