AI Assistant와 통합 지식베이스를 통한 AI Native Company 구현 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
사내 지식이 Jira, 위키, 아지트 등 여러 시스템에 흩어져 필요한 정보를 찾기 어렵고 업무가 중복되는 문제를 해결하기 위해 통합 지식베이스와 AI 어시스턴트 ‘버디’를 구축했다. 비정형 문의·답변은 LLM으로 추출해 임베딩 및 벡터 DB에 저장하고, 검색 품질을 높이기 위해 Agentic RAG로 컨텍스트를 검토하고 질문을 보완해 재검색했다. 문서의 엔티티와 관계는 그래프 DB에 적재해 GraphRAG로 조회하고, 회의실 예약·휴가 신청 등은 Spring AI 함수 호출과 사내 API로 연결했다. Next.js와 Spring AI 기반의 웹·크롬 확장 프로그램으로 검색, 요약, 번역, 업무 처리를 제공했으며, 벡터 검색과 그래프 검색, API 연동을 함께 활용하는 것이 사내 AI 서비스의 핵심 설계 경험이었다.
- 문의와 답변이 여러 게시글에 걸쳐 있으면 LLM으로 대화 스레드에서 질의와 최종 답변을 추출해 검색 단위로 구성할 수 있다.
- 검색 결과가 질문에 맞지 않을 때는 에이전트가 컨텍스트를 평가하고 질문을 구체화해 재검색하는 Agentic RAG를 적용한다.
- 문서 간 관계나 여러 문서에 걸친 질문에는 엔티티와 관계를 추출해 그래프 DB에 저장하는 GraphRAG가 도움이 된다.
- 사내 시스템 액션은 Spring AI의 함수 호출과 API 연동으로 처리하고, 모델이 실행을 임의로 제어하지 않도록 호출 흐름을 설계한다.
- 민감한 사내 데이터와 외부 공개 데이터의 보안 요구가 다르면 모델과 인덱싱 경로를 분리하는 방안을 고려한다.
소개
사내 시스템에 AI 기능을 접목하여 업무 효율성을 극대화하고, 구성원들이 스마트한 환경에서 일할 수 있도록 지원하는 과정을 소개합니다. #AI #Efficiency #Automation #KnowledgeBase #Integration 카카오 기술전략 소속으로 AI 교육자문 및 카카오의 AI Native Company를 위한 사내 시스템을 구축하고 있는 Robin입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-29 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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