RAG·데이터 파이프라인 구축
RAG의 시작은 문서에 대한 이해로부터. 문서의 구조와 담당자가 문서를 찾고·해석하고·활용하는 방식을 파악해, 원천 데이터의 수집·정제·변환부터 검색 인덱스까지 데이터 파이프라인을 설계·구축하고 실제 업무에 맞는 지식 시스템으로 연결합니다.
구축 범위 보기 ↗01 / ENGINEERING SERVICES
지식과 도구를,
업무의 흐름으로.
업무마다 필요한 정보와 처리 방식이 다릅니다. 문서의 근거는 RAG로, 최신 수치와 상태는 데이터베이스·API로 조회하고 계산·검증·업무 도구를 연결합니다. 질문과 권한에 맞춰 검색 경로와 도구 호출을 설계하고, 실제 업무 시나리오로 정확도·검색 효율·처리 결과를 검증합니다.
- 답변 품질 — 표·각주·예외 조건을 보존하고, 질문에 맞는 근거를 전달합니다.
- 처리 효율 — 검색 실패와 반복 조회를 분석하고, 필요한 근거에 도달하는 흐름을 다듬습니다.
- 비용 효율 — 입력 맥락의 양을 조절하고, 검색·모델 호출 비용과 응답 지연을 함께 측정합니다.
업무 에이전트·맞춤형 UI
RAG와 데이터베이스·API·업무 도구를 결합해 업무 목적에 맞는 에이전트를 구축합니다. 필요한 정보를 효율적으로 찾고, 계산·검증·실행을 맞춤형 UI에서 이어갑니다.
구축 범위 보기 ↗기술 컨설팅·운영 정착
데이터와 업무의 준비도를 진단하고, 검증 가능한 PoC부터 팀이 직접 운영하는 단계까지 함께합니다.
구축 범위 보기 ↗DOCUMENT UNDERSTANDING / PRACTICAL RAG
문서를 이해하는 깊이가,
RAG의 실용성을 만듭니다.
앤디니어링의 전문성은 문서를 업무에서 쓰이는 지식으로 옮기는 과정에 있습니다. 문서 진단과 추출 방식 선정, 수집·정제·인덱싱 데이터 파이프라인 설계·구축부터 현업 검수와 운영 이관까지 함께합니다.
01
문서 구조와 활용 방식을 이해합니다
목차·계층·표·각주·문서 간 참조 관계를 분석합니다. 담당자가 자료를 찾는 경로, 여러 문서를 대조하는 순서, 조건을 해석하고 판단하는 방식을 파악해 검색·답변의 기준으로 정리합니다.
02
자료에 맞춰 OCR·파싱을 조합합니다
텍스트 PDF, 스캔본, 복잡한 표와 이미지 문서를 구분합니다. 텍스트 직접 추출, 다양한 OCR 엔진, 레이아웃 분석과 시각 모델 기반 파싱을 샘플로 비교하고, 추출 품질·비용에 맞게 조합합니다.
03
실제 질문으로 쓸 수 있는지 검증합니다
글자를 추출한 뒤에는 표의 행·열, 단위, 각주와 조건이 함께 남아 있는지 확인합니다. 자주 묻는 질문과 틀리면 업무에 영향을 주는 질문으로 검수하고, 문서 보완과 검색 개선을 구분해 진행합니다.
CAG + RAG / KNOWLEDGE THAT STAYS USEFUL
CAG가 가능한 시대에도, RAG의 역할은 큽니다.
CAG(Cache-Augmented Generation)는 지식을 긴 문맥에 미리 담고 계산된 상태를 캐시해 재사용하는 접근입니다. 문맥에 담을 수 있는 정해진 지식 묶음에 유용합니다. 실무에서는 여기에 문서 갱신, 사용자별 접근 권한, 질문마다 달라지는 근거 선택을 함께 설계해야 합니다.
- 변하는 지식개정·삭제된 문서를 검색 인덱스에 반영하고, 캐시 무효화와 함께 최신 근거를 사용하는 흐름을 설계합니다.
- 사용자별 권한검색 단계에서 열람 권한을 적용하고, 캐시도 권한 범위에 맞게 분리해 허용된 문서만 전달하도록 설계합니다.
- 질문에 맞는 근거문서가 많고 업무가 다양할수록 질문에 필요한 근거를 골라 전달하는 검색 설계가 중요해집니다.
앤디니어링은 반복 사용하는 안정적인 지식에는 캐시를, 최신 정보와 질문별 근거 선택에는 검색을 조합하는 구성을 검토합니다. 실제 업무 질문으로 품질·지연·캐시 갱신을 포함한 전체 비용을 비교해 적합한 방식을 정합니다.
CAG 개념 참고: 원 논문RAG + TOOLS / PURPOSE-BUILT AGENTS
검색과 도구를 업무 목적에 맞게 조합합니다.
문서 근거를 찾는 RAG에 데이터베이스 조회, 사내 API, 계산·검증 도구를 연결합니다. 에이전트가 질문과 업무 단계에 맞는 조회 경로를 선택하고, 필요한 정보가 모이면 승인된 도구로 후속 작업을 수행하도록 설계합니다. 검색 범위와 반복 호출, 전달할 맥락을 조절해 검색 효율과 업무 처리 결과를 함께 검증합니다.
비용 효율은 실제 업무 질문으로 확인합니다. 모델 입력 토큰뿐 아니라 OCR·인덱싱·검색 비용과 응답 지연을 함께 측정하고, 답변 품질을 유지하는 구성을 선택합니다.
KNOWLEDGE EVOLUTION / BUILD AS YOU GROW
필요한 관계부터 정리하고, 지식을 꾸준히 쌓습니다.
업무 질문과 데이터의 관계를 살펴보고 필요한 단계부터 도입합니다. RAG·도구 연동을 기반으로 경량 온톨로지를 적용하고, 장기적인 지식 축적과 관계 조회가 필요해지면 지식 그래프 시스템으로 확장합니다.
01 / RAG·도구 연동 기반
데이터 파이프라인과 검색·업무 도구를 연결하고, 실제 질문과 처리 시나리오로 품질·검색 효율·비용을 검증합니다.
02 / 경량 온톨로지 도입
관계 기반 조회가 필요하면 사람·프로젝트·문서·업무의 공통 식별자와 용어·관계를 정의합니다. RDF로 표현하고 SPARQL로 조회할 수 있도록 매핑과 질의 환경을 구성해 RAG와 에이전트에 연결합니다.
03 / 지식 그래프 확장
축적할 지식의 규모와 관계 조회 요구에 따라 GraphDB 등 지식 그래프 저장소를 선정·도입합니다. 출처·버전·검토 상태와 변경·삭제·권한 동기화를 관리하며 온톨로지를 지속적으로 보완하고 에이전트가 활용하도록 합니다.
도입 단계와 저장소·질의 환경은 기존 시스템, 실제 질문, 운영 비용을 확인한 뒤 정합니다. 추출된 지식의 검토 기준과 갱신 담당자도 함께 설계합니다.
02 / LET’S TALK
막연한 고민도,
대화의 시작이 됩니다.
준비된 제안서가 없어도 괜찮습니다. AI 상담사가 지금의 업무와 고민을 함께 정리하고, 필요한 시점에 대표가 대화를 이어받습니다.
로그인 후 상담을 시작합니다. 상세 정보는 대화하며 함께 정리합니다.
03 / FIND YOUR STARTING POINT
우리 일의
출발점을 찾다.
AI 도입 준비도를 점검하고, 우선 적용할 과제와 그 근거를 확인하세요. 진단 결과를 바탕으로 다음 상담을 이어갈 수 있습니다.
실행 기반운영 체계에이전트 활용 준비도
도구의 보급보다 사람의 변화가 먼저.
조직의 변화는 개인의 변화로부터.
AI‑Native 계몽 운동으로 AI 리터러시 격차를 줄이는 데 기여합니다.