지식 자산 진단
대상 문서의 형식, 품질, 갱신 주기와 중복 여부를 살펴 RAG에 적합한 범위를 정합니다.
답변보다 먼저, 믿고 찾을 수 있는 지식 구조를 만듭니다.
RAG는 언어 모델이 조직의 문서에서 관련 근거를 찾고 답변에 연결하도록 만드는 방식입니다. 문서를 단순히 모으는 데서 끝내지 않고, 누가 어떤 정보를 볼 수 있는지와 답변의 근거를 어떻게 확인할지까지 업무 흐름 안에서 설계합니다.
LLM·RAG는 KPS가 제안하는 도입 영역입니다. 실제 적용 여부와 모델 구성은 제한된 데이터로 진행하는 PoC에서 먼저 검증합니다.
문서 정리부터 권한·검토 정책까지 설계합니다.
수집·정제 파이프라인
문서와 데이터베이스를 수집하고 단위별로 나누며, 검색에 필요한 메타데이터를 구성합니다.
검색·답변 경험
업무 질문에 맞는 검색 방식, 출처 표시, 재질문과 피드백 흐름을 화면과 함께 설계합니다.
권한과 검토 정책
사용자별 열람 범위, 민감 정보 처리, 답변 제한과 담당자 검토가 필요한 지점을 정의합니다.
자료가 흩어질수록 답을 찾는 시간이 길어집니다.
이런 상황이라면
자료는 많지만 찾는 데 시간이 걸릴 때
부서와 시스템마다 흩어진 규정, 매뉴얼, 보고서를 질문 중심으로 탐색할 수 있게 정리합니다.
최신 문서와 과거 자료가 섞여 있을 때
문서의 버전, 작성 시점, 소유 부서를 메타데이터로 관리하고 검색 우선순위에 반영합니다.
답변의 근거와 열람 권한이 중요할 때
답변에 참조 문서를 표시하고 기존 권한 체계와 연결하는 방식을 함께 검토합니다.
작은 질문 세트로 검증하고 운영으로 넓힙니다.
질문과 자료를 좁힙니다
빈도가 높고 결과를 확인하기 쉬운 업무 질문과 대표 문서부터 선정합니다.
검색 품질을 검증합니다
정답 문서가 찾아지는지, 근거가 충분한지, 답변을 제한해야 할 상황은 무엇인지 평가합니다.
업무 화면에 연결합니다
질문, 출처 확인, 피드백과 담당자 검토를 실제 사용 흐름에 맞게 구현합니다.
갱신과 운영 기준을 정합니다
새 문서 반영, 품질 점검, 이용 기록 검토와 개선 주기를 운영 항목으로 구체화합니다.
프로젝트에서 정리할 산출물
- 지식 자산 및 사용자 질문 유형 분석
- 문서 수집·
정제· 갱신 구조 - 검색 품질과 답변 근거 평가 기준
- 권한·
제한· 사람의 검토 정책 - PoC 화면과 운영 전환 제안
구체적인 범위와 산출물은 초기 협의에서 확정합니다.
수행 경험이 아닌 도입 제안 영역입니다. 실제로 수행한 영상·데이터 분석 과제는 영상 AI·데이터 분석 페이지에서 확인할 수 있습니다.
영상 AI·데이터 분석 보기상담 전에 자주 묻는 질문
자주 묻는 질문 전체 보기RAG 답변은 어떤 근거로 만들어지나요?
RAG는 질문과 관련된 내부 문서를 검색해 그 내용을 언어 모델의 답변 문맥으로 제공합니다.
답변 전체 보기: RAG 답변은 어떤 근거로 만들어지나요?AI 검증에 실제 업무 데이터를 사용해야 하나요?
업무 적합성을 확인하려면 대표성이 있는 표본이 필요하지만, 처음부터 전체 데이터를 제공할 필요는 없습니다.
답변 전체 보기: AI 검증에 실제 업무 데이터를 사용해야 하나요?AI가 잘못된 결과를 만들면 어떻게 하나요?
AI 결과를 그대로 확정값으로 사용하는 대신 출처, 신뢰 조건, 예외 표시와 사람의 검토 단계를 업무 중요도에 맞게 둡니다.
답변 전체 보기: AI가 잘못된 결과를 만들면 어떻게 하나요?
자주 반복되는 질문과 대표 문서 몇 건이면 시작할 수 있습니다.
현재 운영 환경과 개선하고 싶은 업무를 알려주시면, 시작할 범위를 함께 정리하겠습니다.