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AI 검색 / RAG

사내 문서에 물어보세요 — 근거와 출처를 함께 답합니다

수천 건의 문서를 수 초 만에 검색하고, 정확한 답변을 생성합니다

What is RAG?

검색과 생성을 결합한
차세대 AI 검색

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 단순한 키워드 검색을 넘어, 사내 문서의 의미를 이해하고 질문에 맞는 답변을 직접 생성하는 기술입니다.

테크블루의 RAG 시스템은 벡터 데이터베이스에 문서를 저장하고, 사용자 질문과 가장 관련성 높은 문서 청크를 검색한 뒤, LLM이 해당 문서를 근거로 정확한 답변을 생성합니다. 할루시네이션(환각 답변)을 최소화하고, 항상 출처를 함께 표시하여 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.

RAG Vector DB Embedding Semantic Search LangChain ChromaDB Pinecone OpenAI Embedding
📋 기존: 문서 52건 나열 💡 RAG: 정확한 답변 + 출처
🔍 "진동 센서 교체"   [검색]   — 기존 키워드 검색
📄설비관리_매뉴얼_v3.2.pdf (2.4MB)
📄진동센서_사양서_2024.docx (890KB)
📄설비점검_이력_2024Q3.xlsx (1.1MB)
📄가속도계_교환절차_SOP.pdf (560KB)
📄...외 47건
⚠ 52건의 문서에서 직접 찾아야 합니다
🔍 "진동 센서 교체 절차를 알려줘"   [검색]   — RAG 검색
💡AI 답변:
진동 센서(가속도계) 교체 절차는 다음과 같습니다:
1. 전원 차단 및 안전 잠금 확인
2. 기존 센서 케이블 분리
3. 마운팅 볼트 해제 (토크렌치 사용)
4. 신규 센서 장착 및 볼트 체결 (12Nm)
5. 케이블 연결 및 절연 확인
6. 교정(Calibration) 실행
📎 출처: 설비관리 매뉴얼 v3.2 — 6.3절 p.78
✅ 신뢰도: 98.5%
RAG Pipeline

질문에서 답변까지, 이렇게 작동합니다

스텝을 클릭하면 상세 정보를 확인할 수 있습니다

STEP 1
문서 업로드
사내 문서를 시스템에 업로드합니다
초기 1회
사내 기술 문서, 매뉴얼, 규정집, SOP 등을 시스템에 업로드합니다. PDF, Word, HWP, 텍스트, 엑셀 등 다양한 형식을 지원합니다. 드래그 앤 드롭으로 대량 업로드가 가능합니다.
⚙ 지원 형식
PDF DOCX HWP TXT XLSX PPT CSV
STEP 2
문서 분할 (Chunking)
긴 문서를 의미 단위 청크로 분할합니다
자동
긴 문서를 의미 단위의 작은 청크(Chunk)로 분할합니다. 문맥이 유지되도록 오버랩 구간을 설정하며, 문서 구조(제목, 장/절)를 인식하여 지능적으로 분할합니다.
⚙ 청크 크기 512~1024 토큰 · 오버랩 128 토큰 · Heading-aware chunking
STEP 3
임베딩 / 벡터화
텍스트를 수학적 벡터로 변환합니다
자동
각 청크를 임베딩 모델(OpenAI, HuggingFace)로 수치 벡터로 변환합니다. 텍스트의 "의미"를 수학적으로 표현하여, 의미가 비슷한 텍스트는 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이게 됩니다.
⚙ 임베딩 차원 1536 · text-embedding-3-large · 배치 처리 고속 벡터화
STEP 4
벡터 DB 저장
벡터 데이터베이스에 인덱싱합니다
자동
벡터화된 청크를 ChromaDB, Pinecone 등 벡터 데이터베이스에 인덱싱합니다. 수백만 건의 문서도 밀리초 내 검색이 가능하며, 메타데이터(문서명, 페이지, 작성일)도 함께 저장합니다.
⚙ HNSW 인덱스 · 메타데이터 필터링 · 네임스페이스 분리
ChromaDB Pinecone FAISS
STEP 5
유사 문서 검색
질문과 가장 관련 높은 문서 청크를 검색합니다
실시간
사용자 질문을 동일한 벡터로 변환하고, 벡터 DB에서 코사인 유사도 기준 가장 관련성 높은 청크를 검색합니다. Top-K 결과를 필터링하고 리랭킹하여 최적의 컨텍스트를 선별합니다.
⚙ Top-K=10 → 리랭킹 → Top-3 선별 · Hybrid Search (키워드 + 시맨틱)
STEP 6
LLM 답변 생성
검색된 문서를 근거로 정확한 답변을 생성합니다
실시간
검색된 문서 청크를 컨텍스트로 LLM에 전달하여, 근거 기반의 답변을 생성합니다. 출처 문서명과 페이지를 함께 표시하며, 답변의 신뢰도 점수를 제공합니다.
⚙ 프롬프트 엔지니어링 · 출처 자동 태깅 · 신뢰도 스코어링 · 스트리밍 응답
GPT-4o Claude Llama3
Search Demo

직접 체험하는 RAG 검색 시연

시나리오를 선택하면 AI 검색 과정을 단계별로 확인할 수 있습니다

관련 문서 3건 검색 완료
문서 분석 중...
0%
답변 생성 중...
💡 AI 답변
📎 출처 문서
신뢰도: - 응답 시간: -
Core Features

RAG가 제공하는 3가지 핵심 기능

카드를 클릭하면 상세 기능을 확인할 수 있습니다

의미 기반 지식 검색
키워드가 아닌 의미로 검색합니다
벡터 임베딩으로 텍스트의 의미를 수치화하여, 동의어·유사 표현·다국어로 작성된 문서도 정확하게 검색합니다. 기존 키워드 검색의 한계를 완전히 극복합니다.
검색어 "진동 센서 교체" 입력 시 관련 결과:
→ "가속도계 교환 절차" 매칭
→ "진동 측정기 점검 가이드" 매칭
→ "베어링 진단 및 교체 SOP" 매칭
Cosine Similarity Semantic Embedding Cross-lingual
클릭하여 상세 보기 ▾
자연어 Q&A
일상 언어로 질문하면 문서에서 답을 찾습니다
전문 용어를 몰라도 됩니다. "열교환기 점검은 언제 하나요?"처럼 자연어로 물으면, 수백 건의 문서에서 정확한 답변을 찾아 바로 제시합니다.
지원 질문 유형
사실 질문: "~은 몇 도?"
절차 질문: "~하려면 어떻게?"
비교 질문: "A와 B의 차이는?"
요약 요청: "~을 요약해줘"
Prompt Engineering Context Window Streaming Response
클릭하여 상세 보기 ▾
출처 표시 및 근거 제공
모든 답변에 출처와 신뢰도를 표시합니다
모든 답변에 근거 문서명, 장/절, 페이지를 자동으로 인용합니다. 할루시네이션(환각 답변)을 최소화하고, 신뢰도 점수로 답변의 정확성을 보장합니다.
출처 표시 형태
문서명 + 장/절 + 페이지 + 원문 하이라이트
신뢰도: 유사도 점수 + 출처 수 + 일관성 검증
Citation Generation Confidence Score Hallucination Detection
클릭하여 상세 보기 ▾
Comparison

기존 검색 vs RAG — 토글로 비교해 보세요

스위치를 전환하여 기존 검색과 RAG의 차이를 확인하세요

기존 키워드 검색 RAG AI 검색
검색 방식
✕ 키워드 매칭
✔ 의미(Semantic) 기반 매칭
검색 결과
✕ 문서 목록 나열 (52건)
✔ 정확한 답변 직접 생성
동의어/유사표현
✕ 검색 불가
✔ 자동 매칭
답변 형태
✕ 사용자가 직접 문서 탐색
✔ AI가 요약하여 답변
출처 확인
✕ 수동으로 추적 (30분+)
✔ 자동 출처 표시 (즉시)
할루시네이션
해당 없음
✔ 문서 근거로 최소화
신규 인력 활용
✕ 검색 노하우 필요 (교육 2주+)
✔ 자연어 질문으로 즉시 가능
다국어 지원
✕ 언어별 별도 검색
✔ 질문/답변 자동 번역
Knowledge Graph

벡터 검색이 지식을 연결하는 방법

검색어에 따라 관련 지식이 어떻게 연결되는지 직접 체험해 보세요

벡터 DB는 텍스트의 '의미'를 수학적으로 표현합니다. 비슷한 의미의 문서는 벡터 공간에서 가까이 위치하므로, 키워드가 달라도 관련 있는 문서를 찾아낼 수 있습니다.

Document Indexing

문서를 올리면, AI가 즉시 학습합니다

문서 업로드부터 검색 가능 상태까지, 평균 4.2초면 완료됩니다

📄 문서 업로드 시뮬레이션
📄
원본 문서
→
✂️
분할
→
🔢
벡터화
→
💾
저장
벡터화 0%
0
총 문서
0
총 청크
0
벡터 차원
0s
평균 인덱싱
0s
검색 응답
Use Cases

이런 곳에서 RAG가 빛을 발합니다

탭을 클릭하여 분야별 활용 사례를 확인하세요

기술 문서 검색

수천 건의 설비 매뉴얼, 설계 도면, 점검 이력에서 원하는 정보를 자연어로 빠르게 찾아냅니다.

제조 R&D 엔지니어링 플랜트
  • "펌프 A-301의 베어링 교체 주기는?"
  • "2024년 3분기 설비 점검 결과 요약해줘"
  • "이 부품의 호환 가능한 대체 품번은?"
  • "지난 5년간 이 설비의 고장 패턴은?"

매뉴얼 Q&A 시스템

제품 매뉴얼, 운영 가이드, 업무 절차서를 학습한 AI가 사용자 질문에 즉시 답변합니다.

전 부서 총무/인사 고객지원 교육
신규 직원 온보딩 기간 50%+ 단축 — 선배에게 물어볼 필요 없이 AI가 즉시 답변
  • "신규 직원 출장비 정산 절차 알려줘"
  • "ERP에서 구매 요청서 작성하는 방법은?"
  • "고객 클레임 접수 시 처리 프로세스는?"
  • "재고 실사 주기와 절차를 설명해줘"

규정 / 법률 문서 답변

사내 규정, 법률 문서, 계약서, 인증 기준 등에서 관련 조항을 검색하고 해석을 제공합니다.

법무 컴플라이언스 품질관리 안전관리
규정 검토 시간 90% 단축 — 조항 번호와 원문을 자동으로 인용
  • "퇴직금 중간정산 요건은?"
  • "개인정보보호법에서 동의 철회 절차는?"
  • "ISO 9001 8.5.1 항목의 요구사항은?"
  • "위험물 저장소 안전 기준은?"
Expected Benefits

RAG 도입으로 이만큼 달라집니다

0%+
정보 검색 시간 단축
수십 분이 걸리던 문서 검색을 수 초 내로 완료합니다.
30분 → 3초
0%
조직 지식 활용률
베테랑의 노하우를 조직 전체가 공유합니다.
문서화된 지식 자산 100% 검색 가능
0%+
신규 인력 온보딩 단축
신규 직원이 AI에게 질문하며 스스로 학습합니다.
온보딩 기간: 4주 → 2주

사내 문서의 모든 지식,
AI로 연결하세요

AI를 통한 RAG로 조직의 지식 자산을 100% 활용할 수 있습니다.
빠른 PoC(개념증명)로 효과를 직접 확인하세요.