RAG가 바꾸는 사내 지식 검색의 미래

기업 내부에 쌓인 매뉴얼, 규정, 계약서, 회의록은 양이 많을수록 찾기 어려워집니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 문서를 벡터로 저장한 뒤, 직원이 자연어로 질문하면 관련 구절을 찾아 LLM이 답변하도록 만드는 기술입니다.

왜 일반 검색으로는 부족한가

키워드 검색은 "정확한 단어"를 알아야 합니다. 하지만 현장에서는 "3분기 납품 조건이 뭐야?"처럼 질문합니다. RAG는 의미 유사도로 문서를 찾고, 출처와 함께 답합니다.

도입 시 체크포인트

• 문서 형식(PDF/Word/Wiki)과 권한 체계
• 답변에 출처 페이지를 붙일지 여부
• 사내 데이터가 외부 LLM으로 나가지 않는 아키텍처

바이거는 기존 인트라넷·파일서버를 교체하지 않고 RAG 레이어를 연결하는 방식을 권장합니다.