[AX] 사내 지식 검색 챗봇 만들기 — RAG로 '우리 회사를 아는 AI'

🏷️ [NextX_AX_Solution] · 주식회사 넥스트엑스(NEXT X) 정식 AX 솔루션 라인업

“그 규정 어디 있죠?”, “이 절차 담당이 누구였죠?” — 사내 지식이 문서 여기저기 흩어져 매번 사람에게 묻는다면, RAG 기반 지식 챗봇이 답입니다. RAG 개념을 실제 구축 관점으로 한 단계 더 들어갑니다.

💼 어디에 쓰나 (비즈니스 가치)

• 🧑‍💼 온보딩 — 신입이 규정·매뉴얼을 챗봇에게 바로 질문
• 📋 사내 규정/절차 검색 — “휴가 규정”, “구매 프로세스”를 즉시
• 🎧 CS 응대 지원 — 과거 답변·정책을 근거로 초안 생성
• 🔎 계약·기술 문서 Q&A — 방대한 문서에서 근거와 함께 답

🏗️ 아키텍처

flowchart LR
    D[사내 문서<br/>규정·매뉴얼·PDF] --> C[청킹<br/>의미 단위 분할]
    C --> E[임베딩<br/>의미를 벡터로]
    E --> V[(벡터 DB)]
    Q[직원 질문] --> QE[질문 임베딩]
    QE --> S[유사 문서 검색]
    V --> S
    S --> L[LLM: 근거로 답변 생성]
    L --> A[답변 + 출처 표기]

🧭 구축 5단계

단계	하는 일	실무 포인트
1. 문서 수집·정제	규정·매뉴얼·위키를 모아 텍스트화	최신본만, 중복·구버전 제거
2. 청킹(Chunking)	문서를 의미 단위로 분할	너무 크면 부정확, 너무 작으면 맥락 손실
3. 임베딩·적재	벡터로 변환해 벡터 DB에 저장	임베딩·벡터DB 참고
4. 검색+프롬프트	질문과 가까운 조각을 찾아 근거로 주입	“찾은 근거 밖 내용은 답하지 말 것”
5. 검수·출처	답변에 출처 문서·링크 표기	신뢰·추적성 확보

⚠️ 실무 함정 (안 겪으면 모르는 것)

• 청킹 전략이 정확도의 절반 — 문단/heading 기준 분할 + 약간의 overlap
• 출처 없으면 안 믿는다 — 답변마다 근거 문서를 반드시 노출
• 권한·보안 — 부서별 접근 권한을 검색 단계에서 필터링 (아무나 인사문서 못 보게)
• 환각 방지 — “문서에 없으면 ‘자료 없음’이라고 답” 규칙 필수 (에이전트 관점)
• 평가(Eval) — 대표 질문 세트로 정답률을 주기적으로 측정·개선

핵심은 “똑똑한 모델”이 아니라 “잘 정리된 문서 + 정확한 검색 + 출처” 입니다. RAG 품질의 8할은 검색 설계에서 갈립니다.

🚀 도입은 작게 시작

전사 도입 전, 문서 50~100건 + 대표 질문 20개로 파일럿을 만들어 정답률부터 확인합니다. (넥스트엑스의 “작게 검증 → 확장” 원칙)

📩 사내 챗봇, 우리 문서로 되나요?

보유 문서 종류만 알려주시면 파일럿 범위와 예상 정확도를 짚어드립니다.

• Email — csnextx@gmail.com · Tel — 010-4125-2009 (이경규 전무)
• 자세한 안내 → Business Inquiry

주식회사 넥스트엑스(NEXT X) — 흩어진 지식을 ‘물어보면 답하는 AI’로.