사내 문서 검색 AI 만드는 방법
1. 한 줄 요약 사내 문서 검색 AI는 회사 안에 흩어진 규정, 매뉴얼, 보고서, FAQ를 AI가 검색하고 요약해주는 시스템입니다. 2. 쉽게 설명하면? 사내 문서 검색 AI는 회사 자료실을 잘 아는 안내 직원과 비슷합니다. 사용자가 질문하면 관련 문서를 찾아 핵심 내용을 정리해 줍니다. 3. 기본 구성 구성 요소 역할 문서 수집 사용할 사내 자료를 모음 문서 … 더 읽기
벡터DB
벡터DB란 무엇인가?
한 줄 요약 벡터DB는 문장이나 문서를 숫자 형태로 저장해 의미가 비슷한 내용을 찾는 데이터 저장 방식입니다. 쉽게 설명하면? 일반 검색은 같은 단어를 찾는 데 강하고, 벡터DB는 표현이 달라도 의미가 가까운 내용을 찾는 데 유리합니다. 왜 필요한가? AI 문서 검색이나 RAG 구조에서는 사용자의 질문과 관련 있는 문서를 빠르게 찾는 과정이 필요합니다. 벡터DB는 이 과정에서 관련 문서 … 더 읽기
임베딩이란 무엇인가?
1. 한 줄 요약 임베딩은 문장, 문서, 이미지 같은 정보를 숫자 벡터로 바꾸는 기술입니다. 2. 쉽게 설명하면? 임베딩은 컴퓨터가 의미를 비교할 수 있도록 내용을 숫자 좌표로 바꾸는 과정입니다. 의미가 비슷한 문장은 가까운 위치에 놓이고, 의미가 다른 문장은 멀리 떨어집니다. 3. 기술적으로는 무슨 뜻인가? 텍스트를 모델에 넣으면 여러 숫자로 이루어진 벡터가 나옵니다. 이 벡터는 문장의 의미를 … 더 읽기
RAG란 무엇인가?
LLM이 외부 문서를 참고해 답변하는 방식 1. 한 줄 요약 RAG는 AI 모델이 답변을 만들기 전에 외부 문서나 데이터에서 관련 정보를 찾아 함께 참고하게 하는 방식입니다. 2. 쉽게 설명하면? RAG는 시험을 볼 때 기억만으로 답하지 않고, 참고자료를 찾아본 뒤 답변하는 방식과 비슷합니다. 모델이 모든 정보를 외우고 있지 않아도, 필요한 문서를 검색해서 답변에 활용할 수 있습니다. … 더 읽기
RAG 챗봇 구축 절차
1. 한 줄 요약 RAG 챗봇은 질문과 관련 있는 문서를 먼저 찾고, 그 내용을 참고해 답변하는 챗봇입니다. 2. 쉽게 설명하면? RAG 챗봇은 자료를 찾아본 뒤 답하는 상담 도구와 비슷합니다. 사내 규정, 제품 설명서, FAQ처럼 정해진 자료를 바탕으로 답변해야 할 때 유용합니다. 3. 기본 구성 구성 요소 역할 문서 답변의 기준이 되는 자료 검색 질문과 관련 … 더 읽기