지식 및 RAG

지원·고객 성공팀을 위한 RAG 설명

Retrieval Augmented Generation: 답변을 작성하기 전에 자사 지식을 검색하는 방법, 그리고 연구실 용어 나열 없이 품질을 평가하는 방법.

2025년 2월 4일10분 읽기

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RAG란 관련 조각을 먼저 검색하고, 그 컨텍스트를 기반으로 모델이 생성하는 방식으로, 매개변수화된 "기억"에만 의존하지 않습니다.

지원팀의 목표는 실제 정책과 기사를 인용하면서도 유용하고 에스컬레이션 가능한 톤을 유지하는 것입니다.

검색 단계: 올바른 단락 찾기

벡터 검색과 필터링이 답변 전 모델이 무엇을 보는지 결정합니다.

우수한 검색이 없으면 UI에 "AI"라고 표시되어 있어도 모델은 추측합니다.

청크 경계는 다단계 플로우가 컨텍스트에 완전히 들어가는지에 영향을 줍니다.

콘텐츠 유형(FAQ와 긴 가이드)에 따라 청크 크기와 오버랩을 조정하세요.

템플릿은 인용, 안전한 부정, 낮은 신뢰도 시 링크를 요구할 수 있습니다.

팀은 "좋은 히트가 없을 경우 시스템이 무엇을 하는지"를 한 문장으로 설명할 수 있어야 합니다.

무응답 쿼리, 정책 모순, 테마별 만족도를 측정하세요.

콘텐츠와 검색 반복을 병행하세요 — 모델 튜닝만으로는 지식 공백을 메울 수 없습니다.

플랫폼 살펴보기

플랫폼 기능을 확인하고, 템플릿을 둘러보고, 요금을 비교하거나 영업팀에 문의하세요.

체험을 시작하거나 데모를 예약하거나 governance 및 롤아웃 요구사항을 알려 주세요 — 파일럿과 production에 동일한 workspace를 사용합니다.