RAG로 우리 회사 문서를 AI에게 학습시키는 법

사내 규정·매뉴얼·FAQ를 그대로 답하는 AI를 만들고 싶다면, 핵심은 모델을 더 크게 쓰는 것이 아니라 우리 문서를 검색해 답을 근거로 붙이는 구조입니다. 그 방식이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다.

RAG가 하는 일

질문을 받으면 관련 문서를 먼저 찾고(검색), 그 조각을 컨텍스트로 넣어 답을 생성합니다. 모델이 "외운" 지식이 아니라 우리가 준 자료를 근거로 말하기 때문에 환각이 줄고, 최신 사내 정책도 반영하기 쉽습니다.

도입 순서

1. 문서 정리 — PDF·노션·위키를 주제별로 모으고, 민감 정보는 분리합니다.
2. 쪼개기·색인 — 청크 단위로 나누고 임베딩해 검색 가능한 저장소에 넣습니다.
3. 검색 → 생성 — 질문과 가까운 조각을 가져와 프롬프트에 실어 답하게 합니다.
4. 검증 — 출처 표시, 권한·가드레일, 틀린 답 피드백 루프를 붙입니다.

좋은 RAG는 "똑똑한 챗봇"이 아니라, 근거가 보이는 사내 지식 창구에 가깝습니다.

실무에서 자주 막히는 지점

• 문서가 너무 길거나 중복되면 검색 품질이 떨어집니다 — 먼저 정리하세요.
• 권한 없는 자료를 섞으면 보안 사고가 됩니다 — 색인 전에 접근 제어를 설계하세요.
• 답이 맞는지 사람이 검수하는 지점(Human-in-the-loop)을 남겨 두세요.

AIVON 중급 과정에서 메모리 설계와 RAG·Function Calling을 실습으로 다룹니다. 개념을 읽었다면, 다음 단계는 "우리 문서"로 직접 파이프라인을 그려 보는 것입니다.