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AI 사내 지식 기반 구축은 RAG(Retrieval-Augmented Generation: 검색 증강 생성) 기술을 활용하여, 사내에 분산된 문서, 매뉴얼, FAQ, 규정 등의 지식을 일원적으로 AI 검색할 수 있는 시스템을 구축하는 서비스입니다. 기존 키워드 검색으로는 찾을 수 없었던 정보도 자연어로 질문하기만 하면 근거 문서와 함께 정확한 답변을 얻을 수 있습니다. 벡터 검색과 LLM(대규모 언어 모델)을 결합하여, 사내 정보에 기반한 할루시네이션(오답)이 적은 신뢰성 높은 AI 답변을 실현합니다. Radineer에서는 데이터 조사부터 PoC, 본번 구축, 운영 개선까지 일관되게 서포트하며, 15사 이상의 도입 실적에서 쌓은 노하우를 활용하여 최적의 RAG 시스템을 제공합니다.
업계에서 지원하고 있습니다
서비스 흐름
데이터 조사 및 요건 정의
- 대상 데이터소스 점검
- 데이터 품질 및 양 평가
- 시스템 요건 정의
- 아키텍처 설계
RAG 기반 구축 및 튜닝
- 벡터 DB 구축 및 Embedding 생성
- RAG 파이프라인 구현
- 검색 정확도 튜닝
- 채팅 UI 개발
운영 및 지속 개선
- 데이터 업데이트 자동화
- 정확도 모니터링 및 개선
- 이용 현황 대시보드
- 사용자 피드백 반영
요금 플랜
귀사의 과제에 맞춘 최적의 플랜을 제안합니다
성공 사례
과제부터 성과까지, 구체적인 개선 사례를 소개
기술 문서와 설계서가 여러 시스템에 분산되어, 필요한 정보를 찾는 데 평균 40분이 걸렸습니다
RAG를 활용한 사내 기술 지식 검색 AI를 구축. SharePoint, 파일 서버, Confluence를 통합하여 자연어로 횡단 검색 가능하게 구현
사내 FAQ와 매뉴얼이 활용되지 않아 헬프데스크 문의가 월 500건을 초과했습니다
사내 FAQ AI 챗봇을 구축. 취업규칙, 경비정산, IT 절차를 학습시켜 24시간 자동 응답 구현
법령 및 규정, 사내 규칙 확인에 시간이 걸리고, 컴플라이언스 체크가 속인화되어 있었습니다
법무 및 컴플라이언스 특화 RAG 시스템을 구축. 법령 데이터베이스와 사내 규정을 통합하여 근거가 있는 답변 생성
과거 제안서와 프로젝트 지식이 축적되지 않아, 매번 처음부터 자료를 작성하고 있었습니다
영업 지식 검색 AI를 구축. 과거 제안서, 견적서, 상담 기록을 벡터화하여 유사 안건 즉시 검색 실현
타사와의 비교
Radineer가 선택받는 이유
| 항목 | Radineer | 타사 |
|---|---|---|
| RAG 구축 실적 | ◎ | △ |
| 벡터 검색 정확도 | ◎ | ○ |
| 멀티소스 대응 | ◎ | △ |
| 보안 대책 | ◎ | ○ |
| 커스텀 UI 개발 | ◎ | × |
| AI 활용 노하우 | ◎ | △ |
| 운영 및 개선 지원 | ◎ | × |
담당 컨설턴트
경험 풍부한 전문가가 지원합니다
기타 유이치
대표사원 / CEO
SEO 및 디지털 마케팅 경력 10년 이상. 대기업부터 중소기업까지 200개사 이상 지원 실적. AI 활용 및 LLMO 전략의 선구자.
에토 게이이치
집행사원
대형 SEO 회사 출신. EC, 미디어, B2B 서비스 등 폭넓은 업계의 SEO 개선을 담당.
자주 묻는 질문
Q.RAG란 무엇인가요?
RAG(Retrieval-Augmented Generation: 검색 증강 생성)란 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 검색(Retrieval)하고, 그 정보를 기반으로 AI가 답변을 생성(Generation)하는 기술입니다. 사내 문서를 데이터소스로 활용하여 자사 고유의 질문에 정확하게 답변하는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
Q.RAG란 무엇인가요?
일반 AI 챗봇(ChatGPT 등)은 학습된 일반 지식으로 답변하므로, 사내 고유 정보에는 대응할 수 없습니다. RAG는 사내 문서를 실시간으로 검색하여 답변을 생성하므로, '우리 회사 경비정산 규칙은?'과 같은 사내 고유 질문에도 근거를 포함하여 정확하게 답변할 수 있습니다.
Q.RAG(Retrieval-Augmented Generation: 검색 증강 생성)란 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 검색(Retrieval)하고, 그 정보를 기반으로 AI가 답변을 생성(Generation)하는 기술입니다. 사내 문서를 데이터소스로 활용하여 자사 고유의 질문에 정확하게 답변하는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation: 검색 증강 생성)란 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 검색(Retrieval)하고, 그 정보를 기반으로 AI가 답변을 생성(Generation)하는 기술입니다. 사내 문서를 데이터소스로 활용하여 자사 고유의 질문에 정확하게 답변하는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
Q.도입에는 얼마나 걸리나요?
PoC는 2~4주, 스탠다드 플랜은 1~2개월, 엔터프라이즈 플랜은 2~4개월이 기준입니다. 데이터 정비 상황이나 보안 요건에 따라 달라집니다. 단계적 도입도 가능하며, 먼저 PoC부터 시작하는 것을 권장합니다.
Q.보안은 안전한가요?
온프레미스 환경이나 프라이빗 클라우드에서의 구축에 대응하며, 데이터가 사외로 나가지 않는 구성도 가능합니다. 접근 권한 관리(SSO/AD 연계), 감사 로그, 통신 암호화를 표준 장비하고 있습니다. 금융기관이나 의료기관에서의 도입 실적도 있습니다.
Q.일반 AI 챗봇과 RAG의 차이는 무엇인가요?
PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, Markdown, 텍스트 파일 등의 주요 포맷에 대응합니다. 이미지 내 텍스트의 OCR 추출에도 대응. SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion 등 주요 플랫폼과의 연계도 가능합니다.
Q.일반 AI 챗봇(ChatGPT 등)은 학습된 일반 지식으로 답변하므로, 사내 고유 정보에는 대응할 수 없습니다. RAG는 사내 문서를 실시간으로 검색하여 답변을 생성하므로, '우리 회사 경비정산 규칙은?'과 같은 사내 고유 질문에도 근거를 포함하여 정확하게 답변할 수 있습니다.
일반 AI 챗봇(ChatGPT 등)은 학습된 일반 지식으로 답변하므로, 사내 고유 정보에는 대응할 수 없습니다. RAG는 사내 문서를 실시간으로 검색하여 답변을 생성하므로, '우리 회사 경비정산 규칙은?'과 같은 사내 고유 질문에도 근거를 포함하여 정확하게 답변할 수 있습니다.
Q.기존 시스템과 연계가 가능한가요?
네, SharePoint, Confluence, Google Drive, Box, Notion, 사내 Wiki, Slack, Teams 등 주요 시스템과 API를 통해 연계 가능합니다. 기존 사내 포털이나 채팅 도구에 RAG 기능을 포함시키는 것도 대응합니다.
Q.소규모 조직에서도 도입 가능한가요?
네, 가능합니다. PoC/검증 플랜(50만 엔~)부터 시작할 수 있으며, 소인원 팀이나 특정 부문에서 스몰 스타트하여 효과를 확인한 후 전사 전개하는 것을 권장합니다.
Q.도입 비용은 얼마나 드나요?
데이터 추가 및 업데이트는 자동화 설정을 하므로 전담 운영 담당자가 필요 없습니다. 월간 운영 및 개선 플랜에서는 정확도 모니터링, 개선 제안, 사용자 서포트를 Radineer가 담당합니다. 사내 AI 활용 추진도 서포트합니다.
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