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AI 지식 검색 및 RAG 개발 서비스

AI 지식 검색 및 RAG 개발 서비스: 귀사의 문서, 위키, 티켓, 계약서, 데이터베이스를 바탕으로 인용과 함께 질문에 답하는 검색 증강 생성(RAG), 사용자별 권한을 적용하는 기업용 AI 검색, 지원, 영업, 운영 팀을 위한 지식 어시스턴트, 오답을 내는 RAG 시스템의 개선을 맡습니다. Azure AI Search, pgvector를 쓰는 PostgreSQL, Elasticsearch, OpenSearch, Qdrant, Pinecone, Weaviate 위에서 구축하며, 귀사 팀에 합류하는 전담 RAG 개발자 또는 프로젝트 전체를 맡아 납품하는 방식 중에서 선택하실 수 있습니다.

개발하는 RAG 시스템

  • 지식 어시스턴트

    직원이나 고객에게 헬프 센터, 정책, 제품 문서, 과거 티켓에서 가져온 답변을 제공합니다. 모든 진술의 출처를 링크로 연결하고, 출처에 답이 없을 때는 그 사실을 분명히 말합니다.

  • 기업용 AI 검색

    SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Jira, 귀사의 데이터베이스를 하나의 검색으로 묶습니다. 키워드와 벡터를 함께 쓰는 하이브리드 검색, 재순위화를 적용하고, 질의 시점에 사용자별 접근 권한을 확인합니다.

  • 문서 수집

    PDF, 스캔본, 슬라이드, 스프레드시트, 웹 페이지를 레이아웃, 표, 이미지를 유지한 채 파싱하고, 읽는 사람이 알아볼 수 있는 단위의 섹션으로 나눕니다. 출처가 바뀌면 자동으로 다시 색인합니다.

  • 검색 튜닝

    하이브리드 검색, 재순위화, 질의 재작성, 메타데이터 필터, 문맥 기반 청킹을 귀사의 실제 질문으로 튜닝합니다. 답이 레코드 간의 관계에 달려 있다면 그래프 기반 검색도 적용합니다.

  • 정형 데이터 기반 답변

    SQL 데이터베이스, 스프레드시트, API를 대상으로 모델이 작성하고 코드가 검증하는 읽기 전용 쿼리를 통해 질문에 답합니다. 답에 둘 다 필요하면 텍스트 검색과 결합합니다.

  • 에이전틱 RAG

    여러 번의 검색을 계획하고, 출처를 비교하며, 첫 답변이 부족하면 후속 질문을 던지는 어시스턴트입니다. 많은 문서에 걸친 리서치, 실사, 지원 사례에 쓰입니다.

  • 오답을 내는 RAG 개선

    기존 RAG 시스템을 실제 질문 세트로 측정하고, 실패 원인을 파싱, 청킹, 검색, 프롬프트 중에서 추적합니다. 개선 효과는 데모가 아니라 점수로 입증합니다.

  • 평가와 모니터링

    변경이 있을 때마다 Ragas 또는 DeepEval로 검색과 답변 품질을 채점하고, 사용자 피드백을 수집하며, 답하지 못한 질문을 보고하여 콘텐츠 팀이 다음에 무엇을 써야 하는지 알 수 있게 합니다.

  • 권한과 데이터 보호

    문서 권한은 프롬프트가 아니라 검색 단계에서 적용하고, 모델에 필요하지 않은 개인정보는 마스킹하며, 색인은 귀사의 클라우드 계정 안에 보관합니다.

RAG 개발자 채용

  • 전담 RAG 개발자

    귀사 팀에 풀타임으로 합류해 귀사의 도구와 프로세스로 일하고 귀사의 리드에게 보고하는 RAG 개발자 인력입니다. 면접은 귀사가 진행하고, 우크라이나 현지 계약, 급여, 청구, 휴가는 당사가 맡습니다.

  • AI 지식 검색 프로젝트

    범위와 확정된 계획이 있는 AI 지식 검색 업무입니다. 당사의 지정 리드가 결과에 책임을 지고 귀사의 채널에서 진행 상황을 보고합니다.

  • 지속적인 AI 지식 검색

    지속적으로 제공하는 AI 지식 검색 서비스입니다. 매달 같은 인력이 투입되고, 우선순위를 정하는 백로그를 운영하며, 투입 시간은 당사 포털과 인보이스에서 확인하실 수 있습니다.

전담 개발팀 페이지는 전문가가 귀사 팀에 합류하는 방식을 설명하고, 외주 개발 페이지는 프로젝트 납품, 인수, 비용 청구 방식을 다룹니다.

AI 지식 검색 업무를 맡는 사람들

  • RAG 및 AI 개발자

    검색, 프롬프트, 평가

  • 데이터 엔지니어

    수집 파이프라인과 커넥터

  • 검색 엔지니어

    Elasticsearch, OpenSearch, 벡터 데이터베이스

  • .NET, Python, 프런트엔드 엔지니어

    애플리케이션과 인터페이스

  • QA 엔지니어

    평가 세트와 회귀 테스트

확인할 수 있는 답변

RAG 시스템은 검색 품질만큼만 좋습니다. 당사는 사용자가 실제로 하는 질문과 귀사의 전문가가 기대하는 답변에서 출발해 검색과 답변을 따로 측정하고, 점수로 효과가 확인될 때만 파싱, 청킹, 검색, 프롬프트를 바꿉니다.

모든 답변은 근거가 된 구절을 인용하므로 사용자가 클릭 한 번으로 확인할 수 있으며, 귀사의 자료가 질문을 다루지 못하면 빈틈을 메우지 않고 그 사실을 말합니다. 그런 질문은 작성해야 할 콘텐츠 목록이 됩니다.

제공하는 다른 AI 개발 서비스

AI 개발 개요

AI 지식 검색과 RAG 관련 질문

모델이 없는 내용을 지어내지 않도록 어떻게 막습니까?

검색한 출처에 근거해 답변하고 인용을 함께 보여 주며, 출처에 답이 없을 때는 그렇다고 말하도록 모델에 지시하고, 답할 수 없는 질문을 평가 세트에 계속 포함합니다. 이렇게 하면 지어낸 답변이 줄어들고 남은 비율을 측정할 수 있습니다. 다만 현재의 어떤 모델도 이를 완전히 없애지는 못합니다.

어떤 벡터 데이터베이스를 사용합니까?

이미 운영 중인 것을 쓰는 경우가 많습니다. pgvector를 쓰는 PostgreSQL, Elasticsearch, OpenSearch, Azure AI Search로 대부분의 문서 컬렉션을 처리할 수 있습니다. 더 큰 규모나 관리형 벡터 서비스에는 Qdrant, Pinecone, Weaviate가 적합합니다. 귀사의 데이터 규모, 지연 시간, 데이터를 둘 수 있는 위치를 기준으로 선택합니다.

사용자가 열람 권한이 있는 문서에서만 답을 받을 수 있습니까?

네. SharePoint, Google Drive, Confluence 또는 귀사 시스템의 권한을 색인된 구절마다 함께 저장하고, 질문하는 사람을 기준으로 검색 단계에서 확인합니다. 따라서 열 수 없는 문서는 그 사람을 대신해 모델에 전달되지 않습니다.

저희 RAG 챗봇이 틀린 답을 합니다. 고쳐 주실 수 있습니까?

네. 실제 질문으로 평가 세트를 만들고, 답변이 어디서 실패하는지 측정한 뒤, 각 실패를 파싱, 청킹, 검색, 프롬프트 중 하나로 추적합니다. 개선은 영향이 큰 순서대로 진행하고, 하나하나 점수로 입증합니다.

RAG 개발자 투입까지 얼마나 걸립니까?

적합한 RAG 개발자 인력이 있으면 귀사의 면접, NDA, 지식재산권 양도 절차만 거치면 바로 시작할 수 있습니다. 그렇지 않으면 인재를 탐색하며, 보통 2~3주 안에 후보자 프로필을 전달합니다. 귀사가 승인하기 전에는 누구도 업무를 시작하지 않습니다.

RAG 개발자 채용은 BigTree108을 통해 어떻게 진행합니까?

필요한 업무, 경력 수준, 근무 시간을 알려 주십시오. 당사가 한두 명의 프로필을 제안하면, 귀사는 직접 채용하는 인력과 같은 방식으로 면접을 진행하고, BIG TREE 108 LLC와 하나의 계약을 체결하여 월 1회 하나의 인보이스를 받습니다.

전문가가 만든 결과물의 소유권은 누구에게 있습니까?

귀사에 있습니다. 모든 전문가는 당사와 서명한 계약으로 모든 작업 결과물을 회사에 귀속시키고, 귀사와의 계약으로 이것이 다시 귀사에 귀속됩니다. 코드, 디자인, 문서는 당사만 수정할 수 있는 곳이 아니라 귀사의 저장소와 도구에 직접 전달합니다.

자사 문서에서 답을 얻고 싶으십니까?

문서가 어디에 있는지, 누가 질문하는지, 무엇을 묻는지 알려 주십시오. 1영업일 이내에 계획, 후보자 프로필, 또는 현재 운영 중인 시스템에 대한 검토 의견을 보내 드립니다.

이메일 hello@bigtree108.com응답 방식