수집과 정제
원천 문서의 형식과 품질을 확인하고 중복 제거, 텍스트 추출과 문서 분할을 구성합니다.
RAG Data Pipeline
RAG 데이터 파이프라인
수집·정제·갱신 자동화
웹과 문서를 수집·정제·검증하고 임베딩과 Vector DB 적재까지 자동화해 최신 데이터를 유지합니다.
검색에 쓸 데이터를 관리합니다
RAG 검색에 필요한 원천 데이터를 수집·정제하고 임베딩과 색인, 갱신 과정을 연결합니다. 이미 운영 중인 검색 시스템에 데이터를 공급하는 작업도 협의할 수 있습니다. 데이터 변경 주기, 삭제 처리와 실패 시 재처리 방법까지 확인해 운영 범위를 정합니다.
제공 범위
임베딩과 적재
기존 검색 환경에 맞춰 임베딩, 메타데이터와 색인 구조를 정하고 데이터를 적재합니다.
갱신과 운영
추가·수정·삭제된 문서의 반영 방식과 갱신 주기, 실패 시 재처리 절차를 구성합니다.
진행 절차
- 1. 원천 데이터 확인
데이터 위치, 형식, 변경 주기와 접근 권한을 확인합니다.
- 2. 처리·적재 설계
정제 규칙과 검색 시스템에 맞는 전달 구조를 정합니다.
- 3. 정기 운영
갱신 작업과 오류 처리를 실행하고 처리 결과를 점검합니다.
검색 화면과 질의응답 서비스 개발이 함께 필요하다면 RAG 시스템 구축 범위를 별도로 협의합니다. RAG 시스템 구축 보기 →
자주 묻는 질문
이미 사용 중인 벡터 DB에 연결할 수 있나요?
사용 중인 DB, 임베딩 모델과 적재 방식을 확인해 연동 가능 범위를 정합니다. 기존 데이터 구조와 운영 제약을 함께 알려주세요.
새 문서가 생기면 자동으로 반영되나요?
원천 데이터의 변경을 확인할 수 있는 방식에 따라 갱신 흐름을 구성합니다. 실행 주기와 변경·삭제 처리, 실패 시 재시도 조건을 사전에 정합니다.
보안이 필요한 사내 문서도 처리할 수 있나요?
접근 권한, 외부 전송 제한과 허용된 실행 환경을 먼저 확인합니다. 보안 조건을 충족할 수 있는 범위에서 처리 방법과 작업 범위를 협의합니다.