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에이전트 스튜디오

키워드를 넘어, 의도와 맥락까지 이해하는 AI검색

A.RAG는 단순히 키워드를 찾는 것을 넘어, 사용자의 질문 의도와 대화 맥락을 이해해 가장 정확한 답변을 제공합니다.
내·외부 데이터를 통합 검색하고, 실시간 웹 데이터까지 연결해 최신성과 정확도를 동시에 확보하세요.

#Meta search #Vector search #Lexicalquery #Semantic search #Agentic Rag
Why A.RAG

왜 검색해도 원하는 답을 찾기 어려울까요?

기업 내부에 방대한 데이터가 쌓여 있어도, 정작 필요한 순간에 정확한 정보를 찾기 어려운 경우가 많습니다.
기존 키워드 검색은 단어 일치에만 의존해 질문의 의도와 맥락을 반영하지 못하고,
내부 데이터만으로는 최신 정보를 확보하는 데도 한계가 있습니다.

  • 키워드가 맞아도
    원하는 답을 찾지
    못합니다.

    키워드 검색은 단어 일치만 판단하기 때문에 표현이 조금만 달라도 관련 문서를 놓치고, 원하는 정보를 찾기 위해 검색어를 반복해서 바꿔야 합니다.

    A.RAG는 벡터 기반 시맨틱 서치와
    멀티 턴 쿼리 재구성으로 질문의 의도와 대화 맥락을 함께 이해해 가장 관련성 높은 정보를 정확하게 찾아냅니다.

  • 내부 데이터만으로는
    최신 정보를 확보하기
    어렵습니다

    기업 내부 지식베이스는 구축 시점의 데이터를 기반으로 하기 때문에, 빠르게 변화하는 외부 정보와 최신 트렌드를 반영하는 데 한계가 있습니다.

    A.RAG는 실시간 메타서치로 Google 등 외부 검색 엔진과 연결해 최신 웹 데이터를 내부 지식과 통합 검색합니다. 더 풍부하고 최신성 있는 답변을 제공합니다.

  • 검색 결과가 많아도
    어떤 답변을 신뢰해야 할지
    모릅니다.

    결과가 많을수록 어떤 정보가 정확하고 관련성 높은지 판단하기 어려워지고, 근거 없는 답변은 업무 의사결정에 활용하기 어렵습니다.

    A.RAG는 메타서치·시맨틱서치·렉시컬서치 결과를 통합하고 BERT 기반 리랭킹으로 최적의 결과를 선별합니다. 답변과 함께 참조 문서와 근거를 제공해 신뢰도를 높입니다.

Differentiators

A.RAG는 정확도, 최신성, 신뢰도를 모두 갖춘 AI검색입니다

A.RAG는 질문의 의도와 맥락을 이해하고, 내·외부 데이터를 통합 검색하며,
가장 신뢰할 수 있는 답변을 근거와 함께 제공합니다.

  • 질문의 의도와 맥락까지 이해해
    정확한 답변을 찾습니다.

    기존 RAG는 단순 키워드 매칭이나 단일 쿼리 기반 검색에 의존해, 표현이 조금만 달라지거나 대화가 이어지면 정확도가 떨어집니다. A.RAG는 멀티 턴 쿼리 재구성으로 대화 맥락을 반영해 쿼리를 정교화하고, 한/영 쿼리 자동 확장으로 언어 장벽 없이 벡터 검색의 정확도를 높입니다. 단발성 질문뿐 아니라 이어지는 대화에서도 일관되게 정확한 답변을 제공합니다.

  • 내부 지식과 실시간 외부 데이터를 통합해 검색합니다.

    일반적인 RAG 시스템은 구축 시점에 저장된 내부 데이터만을 기반으로 답변을 생성하기 때문에, 최신 정보나 외부 데이터가 필요한 질문에는 한계가 있습니다. A.RAG는 실시간 메타서치를 통해 Google 등 외부 검색 엔진과 연결하고, 내부 지식베이스와 최신 웹 데이터를 통합 검색해 더 풍부하고 최신성 있는 답변을 제공합니다.

  • 검색 결과를 통합·재배열해
    가장 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.

    메타서치, 시맨틱서치, 렉시컬서치를 각각 운용하더라도 결과를 통합하고 우선순위를 정하는 과정이 없으면 검색 품질이 일관되지 않습니다. A.RAG는 세 가지 검색 결과를 통합하고 BERT 기반 리랭킹으로 사용자 의도에 가장 부합하는 순서로 재배열합니다. 답변과 함께 참조 문서와 근거를 함께 제공해 검색 결과의 신뢰도를 높입니다.

Core Features

A.RAG의 주요기능

실시간 메타서치, 벡터 검색, 렉시컬서치, 통합 리랭킹으로 질문의 의도와 맥락을 이해하고,
원하는 정보를 정확하고 빠르게 찾아 가장 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다

  • 실시간 메타서치
    최신 외부 데이터를 실시간으로 수집합니다

    내부 지식베이스만으로는 빠르게 변화하는 정보를 따라가기 어렵습니다. A.RAG는 Google 등 외부 검색 엔진과 연결해 최신 웹 데이터를 실시간으로 수집하고, 내부 데이터와 통합해 더 풍부하고 최신성 있는 검색 결과를 제공합니다.

  • 통합 리랭킹
    검색 결과를 통합·재배열해 최적의 답변을 선별합니다

    여러 검색 방식을 사용하더라도 결과를 어떻게 통합하고 정렬하느냐에 따라 최종 답변의 품질이 달라집니다. A.RAG는 메타서치·시맨틱서치·렉시컬서치 결과를 통합하고 BERT 기반 리랭킹으로 사용자 의도에 가장 부합하는 순서로 재배열해 신뢰도 높은 답변을 제공합니다.

  • 강력한 벡터 검색
    대화 맥락을 반영해 검색 정확도를 높입니다

    단발성 질문이 아닌 이어지는 대화에서는 앞선 맥락을 함께 이해해야 정확한 답변이 가능합니다. A.RAG는 멀티 턴 쿼리 재구성으로 최근 대화 흐름을 반영해 쿼리를 정교화하고, 한/영 쿼리 자동 확장으로 언어 장벽 없이 벡터 DB에서 최적의 결과를 도출합니다.

  • 렉시컬 서치
    구조화된 키워드 검색으로 재현율을 높입니다

    시맨틱 서치만으로는 특정 키워드나 정확한 표현이 중요한 검색에서 누락이 발생할 수 있습니다. A.RAG는 SPO 트리플 기반의 구조화된 키워드 검색과 BM25 알고리즘을 적용해, 시맨틱 서치에서 놓칠 수 있는 정보까지 빠짐없이 찾아냅니다.

Detailed functions

A.RAG 세부기능

  • 실시간 메타서치

    외부 웹 데이터를 실시간으로 수집해
    검색 범위를 확장합니다

    내부 지식베이스는 구축 시점 이후의 최신 정보를 반영하기 어렵습니다. A.RAG의 메타서치는 Google CustomSearchAPI를 통해 외부 웹 데이터를 실시간으로 수집하고, SPO 트리플 기반 구조화 검색으로 사용자 의도에 맞는 정보를 노이즈 없이 전달합니다. 스니펫 검색과 전체 본문 검색을 병행해 빠른 정보와 깊이 있는 정보를 동시에 제공합니다.

  • 벡터 검색

    대화 맥락과 다국어 확장으로
    검색 정확도를 극대화합니다

    단순 유사도 검색만으로는 이어지는 대화나 다국어 환경에서 정확도가 떨어질 수 있습니다. A.RAG는 최근 2턴의 대화 이력을 반영해 쿼리를 재구성하고, 한국어·영어 유사 쿼리를 자동 생성해 Milvus DB 등 벡터 DB에서 최적의 결과를 도출합니다. 최신성 부스팅을 적용해 멀티쿼리 기준 상위 50개의 풍부한 검색 결과를 확보합니다.

  • 렉시컬 서치

    구조화된 키워드 검색으로
    검색 재현율을 높입니다

    시맨틱 서치만으로는 정확한 키워드나 특정 표현이 중요한 검색에서 누락이 발생할 수 있습니다. A.RAG는 재구성된 쿼리에서 SPO 트리플을 추출해 구조화된 키워드 검색을 수행하고, BM25 알고리즘과 최신성 부스팅을 적용해 관련성과 최신성이 높은 정보를 우선 제공합니다. 시맨틱 서치와 상호 보완적으로 작동해 검색 누락을 최소화합니다.

  • 통합 리랭킹

    세 가지 검색 결과를 통합해
    최적의 답변을 정밀하게 선별합니다

    여러 검색 방식을 사용하더라도 결과를 효과적으로 통합하지 못하면 중복되거나 관련성 낮은 정보가 포함될 수 있습니다. A.RAG는 메타서치·시맨틱서치·렉시컬서치의 결과를 통합하고 중복 문서를 제거한 후, BERT 기반 리랭킹 모델로 사용자 의도에 가장 부합하는 순서로 재배열합니다. 최종 상위 10~15개 문서를 압축해 답변 생성 단계로 전달, 근거와 함께 신뢰도 높은 답변을 제공합니다.

USE CASES

유즈케이스

  • 사내 문서 기반 보고서 작성 에이전트 여러 문서를 스스로 찾아 읽고, 근거를 정리해
    보고서 초안까지 만드는 Agentic RAG

    사용자의 질문을 받은 뒤 관련 사내 문서를 검색하고, 검색 결과가 부족하면 질의를 재구성해 추가 탐색한 뒤, 최종적으로 요약·비교·보고서 초안 작성까지 수행하는 형태입니다. 단순 문서 검색이 아니라 검색 → 재탐색 → 근거 정리 → 문서 생성 흐름이 이어지기 때문에 Agentic RAG에 가장 잘 맞는 유형입니다.

    국내외 사례 : 삼성리서치 DeepDive, Microsoft

  • 규제·품질 대응 지식 에이전트 SOP, CAPA, 편차 관리 문서 등을 찾아
    실사 대응과 품질 검토를 지원하는 Agentic RAG

    바이오·제약·반도체처럼 규제와 품질 문서가 많은 산업에서는, 필요한 문서를 정확히 찾고 출처까지 제시하는 것이 중요합니다. Agentic RAG는 질문 의도에 따라 SOP, 편차 관리, 시정조치, 변경 관리 문서를 단계적으로 탐색하고, 필요한 경우 관련 문서 간 연관성까지 묶어 응답할 수 있어 실사 대응이나 내부 검토 업무에 유용합니다.

    국내외 사례 : 삼성바이오로직스, IBM

  • 제조 현장 지식 검색 및 엔지니어 지원 설비·공정·장애 이력을 검색해 문제 원인 후보와
    대응 가이드를 제시하는 Agentic RAG

    제조 현장에서는 작업자나 엔지니어가 문제를 설명하면, AI가 과거 장애 이력, 운영 매뉴얼, 설비 문서를 찾아 원인 후보와 조치 절차를 제안하는 방식이 매우 유효합니다. 이때 단일 검색으로 끝나지 않고, 증상을 기준으로 다시 검색 범위를 좁히거나 유사 사례를 재탐색하면 훨씬 실무적인 응답이 가능합니다.

    국내외 사례: SK하이닉스, NVIDIA

  • IT 운영 장애 대응 에이전트 장애 티켓, 운영 매뉴얼, 유사 사고 이력을 종합해
    원인 분석과 대응 절차를 추천하는 Agentic RAG

    운영 장애 대응은 Agentic RAG의 대표적인 고효율 영역입니다. 사용자가 “최근 비슷한 장애가 있었는지”, “어떤 대응 절차를 먼저 밟아야 하는지”를 물으면, AI가 장애 이력과 운영 문서를 검색하고, 유사도 높은 사례를 추려 우선순위 있는 대응안을 정리할 수 있습니다.

    국내외 사례: 롯데쇼핑, AWS

  • 자연어 기반 데이터 분석 에이전트 질문을 이해하고 필요한 메타데이터를 찾은 뒤
    SQL 생성·조회·해석까지 수행하는 Agentic RAG

    단순 문서형 RAG를 넘어, 질문을 분석해 관련 스키마와 메타데이터를 찾고, 적절한 SQL을 생성한 뒤, 조회 결과까지 해석해 주는 형태입니다. 즉 검색 대상이 문서뿐 아니라 데이터베이스 구조와 비즈니스 메타데이터까지 확장되므로, 실질적으로는 Agentic RAG와 툴 사용이 결합된 업무형 AI에 가깝습니다.

    국내외 사례: 당근페이, Bayer

믿을 수 있는 검색 결과를 제공하는, A.RAG Studio

A.RAG는 실시간 외부 데이터 수집, 맥락 기반 벡터 검색, 정밀한 키워드 검색, 통합 리랭킹까지
검색의 전 과정을 하나의 파이프라인으로 지원합니다.

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