AI 자동화15분
RAG 대표 기술 한눈에 보기: 검색부터 GraphRAG까지
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 사용자의 질문과 관련된 외부 지식을 먼저 찾고, 그 근거를 언어 모델에 전달해 답변을 생성하는 방식입니다. 모델이 학습 과정에서 기억한 정보에만 의존하지 않으므로 조직의 최신 문서나 전문 자료를 답변에 반영하고 출처를 제시하기 좋습니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 사용자의 질문과 관련된 외부 지식을 먼저 찾고, 그 근거를 언어 모델에 전달해 답변을 생성하는 방식입니다. 모델이 학습 과정에서 기억한 정보에만 의존하지 않으므로 조직의 최신 문서나 전문 자료를 답변에 반영하고 출처를 제시하기 좋습니다.
문서는 많지만 필요한 순간에 찾기 어렵고, 검색 결과를 열어 일일이 내용을 비교해야 한다면 지식은 충분히 활용되지 못합니다. 이번 글에서는 문서와 업무 데이터를 자연어로 검색하고, 근거와 함께 답을 생성하는 RAG 시스템을 작은 범위에서 시작해 운영 가능한 구조로 확장한 과정을 정리합니다.
문서 RAG를 관리자 화면 안에서만 사용하다가 공개 웹 서비스로 확장하면 가장 먼저 바뀌어야 하는 것은 UI가 아니라 신뢰 경계입니다.
RAG 시스템에는 검색 결과가 질문과 충분히 관련 있는지 판단하는 기준이 필요합니다. 기준이 너무 낮으면 무관한 문서를 근거로 답하고, 너무 높으면 답이 있는 질문도 “근거가 없다”고 처리합니다.
문서 RAG를 처음 만들 때는 “문서를 검색하고 모델에 넣으면 된다”는 설명이 충분해 보입니다. 실제 서비스에 붙이기 시작하면 질문이 달라집니다. 문서를 언제 나누고, 어떤 기준으로 다시 색인하며, 관리자 문서와 공개 문서를 어떻게 분리하고, 답변의 근거를 사용자가 어떻게 확인하게 할 것인가가 중요해집니다.
문서 검색과 질의응답을 결합한 RAG 시스템을 만들 때 가장 먼저 떠오르는 질문은 대개 비슷합니다.
사내에 AI를 도입하려는 회사가 가장 먼저 부딪히는 질문이 있습니다. "모델 하나면 되는 것 아닌가요?"
DUOLABS AI 기능 탐구 서른 번째 글은 브리프, 채널, 문체와 브랜드 용어를 기준으로 콘텐츠를 만들고 버전을 비교하는 콘텐츠 스튜디오입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스물아홉 번째 글은 회의와 통화 전사록에서 참가자, 요약, 결정 사항과 담당자별 할 일을 구조화하는 회의·통화 인텔리전스입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스물여덟 번째 글은 문서 유형을 분류하고 핵심 요약, 필드와 검토 위험을 구조화하는 문서 인텔리전스입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스물일곱 번째 글은 CSV·TSV 데이터를 빠르게 프로파일링하고 자연어 질문에 답하는 AI 데이터 분석가입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스물여섯 번째 글은 실행 원장의 오류율, 지연, 비용과 실행 수를 임계값으로 감시하는 알림·SLA 센터입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스물다섯 번째 글은 워크플로를 일정에 맞춰 실행하고 다음 실행과 최근 상태를 관리하는 예약·스케줄 기능입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스물네 번째 글은 평가 입력과 기대 결과를 모으고 버전으로 관리하는 데이터셋 연구소입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스물세 번째 글은 저신뢰·고위험 AI 결과를 한곳에 모아 승인하거나 반려하는 사람 검토함입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스물두 번째 글은 업무 시스템과 문서 저장소를 AI 흐름에 연결하고 상태를 관리하는 커넥터 허브입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스물한 번째 글은 생성, 구조화, 사람 검토와 결과 확정을 하나의 실행 흐름으로 묶는 워크플로 스튜디오입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 스무 번째 글은 API 키 원문을 화면에 노출하지 않고 설정 상태와 공급자 연결을 점검하는 키 보관함입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열아홉 번째 글은 표현은 달라도 의미가 비슷한 질문에 저장된 답변을 재사용하는 시맨틱 캐시입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열여덟 번째 글은 실행 기록을 모아 토큰, 추정 비용과 로컬 처리 비중을 분석하는 사용량·비용 대시보드입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열일곱 번째 글은 같은 평가 항목으로 여러 모델의 답변을 만들고 점수와 근거를 비교하는 평가 매트릭스입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열여섯 번째 글은 여러 AI 기능의 실행 결과를 하나의 원장에 모으고 단계별 흐름과 오류를 확인하는 실행 트레이스입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열다섯 번째 글은 에이전트가 사용할 수 있는 도구의 입력 규격을 확인하고 직접 실행해 보는 도구 카탈로그입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열네 번째 글은 로컬·클라우드 LLM 인프라의 상태와 모델 배치를 공간적으로 보여주는 3D 서버룸입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열세 번째 글은 연결된 AI 서버와 모델을 확인하고, 업무 유형마다 기본 모델을 지정하는 모델 콘솔입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열두 번째 글은 번역할 때마다 달라지기 쉬운 제품명과 업무 용어를 용어집으로 고정하고, 결과가 규칙을 지켰는지 확인하는 번역·현지화입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열한 번째 글은 같은 프롬프트를 여러 모델에 동시에 보내 결과와 실행 지표를 비교하는 플레이그라운드입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 열 번째 글은 외부 시스템의 이벤트를 받아 구조화 추출이나 에이전트를 실행하는 통합·웹훅입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 아홉 번째 글은 반복해서 사용하는 프롬프트를 변수와 버전으로 관리하는 프롬프트 라이브러리입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 여덟 번째 글은 AI의 역할, 시스템 프롬프트, 사용할 모델과 도구 권한을 하나로 묶어 저장하는 에이전트 빌더입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 일곱 번째 글은 대화만 하는 AI를 넘어, 질문에 필요한 도구를 직접 선택해 호출하는 AI 어시스턴트입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 여섯 번째 글은 고객 문의의 의도를 판별하고 알맞은 담당 흐름을 선택하는 분류·라우팅입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 다섯 번째 글은 여러 건의 텍스트를 같은 규칙으로 반복 처리하는 배치 자동화입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 네 번째 글은 이미지 속 글자와 항목을 읽어 표와 JSON 데이터로 바꾸는 비전·OCR입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 세 번째 글은 이메일, 문서, 메모처럼 형식이 일정하지 않은 텍스트를 원하는 표와 JSON 구조로 바꾸는 추출 스튜디오입니다.
DUOLABS AI 기능 탐구 두 번째 글은 AI에 텍스트를 보내기 전에 개인정보를 찾아 가리는 가드레일·PII 마스킹입니다.
DUOLABS AI의 기능을 하나씩 살펴보는 연속 기획 첫 번째 글입니다. 첫 주제는 사내 문서에서 근거를 찾아 답하는 지식베이스와 RAG 질의응답입니다.
고객은 궁금한 순간에 바로 답을 원하지만, 모든 문의에 사람이 즉시 대응하기는 어렵습니다. 특히 영업시간 밖의 질문, 반복되는 이용 방법 문의, 담당 부서 연결 요청이 쌓이면 고객의 대기 시간과 실무자의 피로가 함께 늘어납니다.
Claude는 Gmail, Google Drive, Slack 같은 커넥터를 기본으로 제공합니다. 하지만 쓰고 싶은 서비스가 목록에 없다면 직접 등록할 수 있습니다. 커스텀 커넥터를 붙이면 대화 도중에 그 서비스의 기능을 바로 호출할 수 있습니다.
AI 도구를 프로젝트에 도입하면 생산성이 올라갈 수 있지만, 규칙 없이 쓰면 결과가 흔들립니다. AI 프로젝트 관리는 프롬프트를 잘 쓰는 것을 넘어 컨텍스트, 도구, 검증, 작업 규칙을 함께 설계하는 일입니다.
AI를 잘 쓰는 핵심은 좋은 모델을 고르는 것만이 아닙니다. 모델에게 어떤 정보를 주고, 어떤 도구를 연결하고, 결과를 어떻게 검증할지까지 설계해야 실제 업무에 도움이 됩니다.
AI 개발 도구가 많아지면서 이름은 비슷하지만 역할이 전혀 다른 도구들이 함께 비교됩니다. CodeRabbit, Warp AI, Cursor도 모두 개발자를 돕지만 같은 범주의 제품은 아닙니다.