AI 데이터 분석가 '물어보새', 그다음: 더 넓고 깊은 지식 공유하기 #우아콘2025 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
사내 지식이 여러 플랫폼과 이미지 문서에 흩어져 있고, 구성원 질문도 용어·정책·실시간 업무 정보까지 넓어지면서 기존 데이터 검색과 고정형 워크플로만으로는 대응하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 RAG 기반 지식 검색에 멀티모달 LLM을 적용해 이미지 정보를 텍스트화하고, MCP 서버로 최신 정보를 연결했으며 대화 메모리와 전문가 에이전트를 갖춘 하이브리드 에이전틱 시스템을 구축했다. 물어보세는 개인용 지식 탐색과 Slack 지원 채널 자동화를 제공하고, 트레이싱과 LLM 기반 평가로 답변 과정을 관찰하며 개선하도록 설계됐다. 발표의 핵심 교훈은 지식을 모으는 데 그치지 않고 데이터의 형식·최신성·대화 맥락을 다루는 기반과 운영 중 품질을 점검하는 체계를 함께 마련해야 한다는 점이다.
- 이미지 중심 문서는 핵심 이미지 선별과 필터 기반 리사이징을 거친 뒤 멀티모달 LLM으로 텍스트화해 검색 가능하게 만들었다.
- 실시간 데이터는 MCP 서버로 조회하되, 세션과 인증을 관리하는 커넥션 매니저를 두고 장애 시 저장된 지식으로 대체하도록 설계했다.
- 대화 메모리에는 최근 세 번의 대화만 활용해 맥락을 이어가도록 했다.
- 트레이싱으로 질문부터 답변까지의 실행 흐름을 기록하고, LLM 기반 평가를 실시간·배치 방식으로 운영해 품질 개선에 활용했다.
소개
[세션 설명] RAG·MCP를 활용해 흩어진 업무 지식을 빠르게 검색·활용하고, 조직 간 지식이 자연스럽게 흐르도록 설계했습니다. 그 과정에서 적용한 AI 에이전트 아키텍처, 그리고 도입 과정의 시행착오를 실전 사례로 공유합니다. [발표자 소개] 윤영휘(데이터 과학자), 이범석(데이터 과학자)
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