출처 : SONOW
내부 위키와 문서를 LLM과 연결하는 RAG 기반 지식검색의 필요성 증가
기업 내부에 축적된 방대한 문서와 위키 데이터는 귀중한 자산이지만, 효율적인 검색과 활용이 어려운 경우가 많습니다. 최근 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다. RAG는 기존 문서 데이터베이스에서 관련 정보를 검색(Retrieval)하고, 이를 LLM(Large Language Model)의 생성(Generation) 능력과 결합하는 방식입니다.
특히 기업 내부 지식은 외부에 공개되지 않은 독점 정보를 포함하고 있어, 일반 LLM만으로는 정확한 응답을 얻기 어렵습니다. 내부 위키와 문서를 RAG 시스템에 연결함으로써 기업 특화 지식을 활용한 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공할 수 있게 됩니다.
오픈소스 도구만으로 구현 가능한 RAG 시스템 구축 단계
RAG 기반 지식검색 에이전트는 다음 네 단계로 구축할 수 있습니다. 첫째, 내부 위키와 문서 데이터를 수집하고 전처리합니다. 이 과정에서는 LangChain이나 Unstructured 같은 오픈소스 도구를 활용해 다양한 형식(PDF, HTML, Markdown 등)의 문서를 텍스트로 변환하고 청크(chunk)로 분할합니다.
둘째, 변환된 텍스트를 임베딩(embedding)하여 벡터화합니다. 이때 Sentence-Transformers나 OpenAI의 임베딩 모델 등을 활용할 수 있습니다. 셋째, 벡터화된 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 벡터 데이터베이스를 구축합니다. Chroma, Weaviate, Pinecone 등의 벡터 DB가 널리 사용됩니다.
마지막으로, 사용자 쿼리를 처리하고 관련 문서를 검색한 후 LLM을 통해 응답을 생성하는 파이프라인을 구축합니다. 이 과정에서 프롬프트 엔지니어링을 통해 검색된 문서 컨텍스트를 LLM에 효과적으로 전달하는 것이 중요합니다.
기업 특화 지식검색 에이전트의 미래와 확장 가능성
RAG 기반 지식검색 에이전트는 단순 검색을 넘어 다양한 방향으로 확장될 수 있습니다. 첫째, 멀티모달 데이터 처리 기능을 추가하여 텍스트뿐만 아니라 이미지, 도표, 다이어그램 등에 포함된 정보도 활용할 수 있습니다. 둘째, 사용자 피드백을 학습에 반영하는 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 메커니즘을 도입하여 시간이 지남에 따라 응답 품질을 개선할 수 있습니다.
또한 기업 내 다양한 시스템(ERP, CRM, 프로젝트 관리 도구 등)과 연동하여 실시간 데이터까지 포함한 종합적인 지식 허브로 발전할 가능성이 있습니다. 이러한 확장은 단순한 질의응답을 넘어 의사결정 지원, 업무 자동화, 지식 발견 등 더 넓은 영역으로 RAG 시스템의 활용 범위를 확대할 것으로 전망됩니다.