AI 기반 내부 지식 시스템

동료들이 제품, 정책, IT, 프로세스 또는 고객에 대한 질문에 빠르게 답변을 얻기를 원하십니까? 그렇다면 자체 챗봇이 있는 내부 지식 시스템이 이상적입니다. 검색 증강 생성(RAG) 덕분에 이러한 시스템은 그 어느 때보다 스마트합니다. 직원들은 일반 언어로 질문하고 챗봇은 자체 문서에서 직접 검색합니다. OpenAI 또는 Google의 대규모 언어 모델을 사용하더라도 외부 당사자에게 데이터를 유출하지 않고 완전히 안전하게 수행할 수 있습니다.

RAG란 무엇이며 왜 그렇게 잘 작동합니까?

RAG는 AI 챗봇이 먼저 자체 지식 소스(문서, 위키, 매뉴얼, 정책)에서 검색한 다음 답변을 생성한다는 것을 의미합니다. 이로 인해:

• 답변이 항상 내부 현실과 일치합니다.

• 허위 정보가 제공되지 않습니다. (순수 LLM의 경우와 같이)

• 기밀 데이터가 외부와 공유되지 않습니다.

어떤 도구를 사용할 수 있습니까?

개인 정보 보호, 확장성 및 사용 편의성에 대한 선호도와 요구 사항에 따라 다양한 제품으로 자체 지식 시스템을 설정할 수 있습니다.

챗봇 및 RAG 프레임워크

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – 오픈 소스, 광범위하게 적용 가능

• Haystack (haystack.deepset.ai) – 엔터프라이즈 검색에 강점

• LangChain (langchain.com) – 연결 및 맞춤화에 강력함

• OpenWebUI (open-webui.github.io) – 채팅 및 관리를 위한 간단하고 현대적인 웹 인터페이스

벡터 데이터베이스 (문서 저장 및 빠른 검색 기능용)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

AI 모델

• 클라우드의 대규모 모델

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Azure OpenAI 서비스

• 자체 모델 (온프레미스 또는 프라이빗 클라우드)

  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, Ollama 또는 LocalAI를 통해

중요:
OpenWebUI 및 LlamaIndex를 포함한 많은 도구는 로컬(온프레미스) 및 클라우드 모델을 모두 연결할 수 있습니다. 원하지 않는 한 문서와 검색 쿼리는 자체 인프라를 벗어나지 않습니다!

문서를 쉽게 추가하는 방법

대부분의 최신 지식 시스템은 간단한 업로드 또는 동기화 기능을 제공합니다.
예를 들어 다음과 같이 작동합니다.

1. 문서 업로드 (PDF, Word, txt, 이메일, 위키 페이지) 웹 인터페이스(예: OpenWebUI)를 통해

2. 자동 처리: 도구가 문서를 색인화하고 챗봇이 즉시 검색할 수 있도록 합니다.

3. 실시간 업데이트: 새 파일을 추가하시겠습니까? 그러면 일반적으로 몇 초 또는 몇 분 안에 답변에 포함됩니다.

고급 사용자용:
SharePoint, Google Drive, Dropbox 또는 파일 서버와의 자동 연결은 LlamaIndex 또는 Haystack으로 가능합니다.

데이터는 안전하고 내부적으로 유지됩니다.

자체 모델을 선택하든 대규모 클라우드 모델을 선택하든:

• 무엇이 외부로 나가고 나가지 않는지 직접 결정합니다.

• 싱글 사인온 및 액세스 제어와의 통합은 기본적으로 가능합니다.

• 감사 추적: 누가 무엇을 조회했습니까?

민감한 정보의 경우 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 내에서 AI 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 GPT-4 또는 Gemini를 사용하더라도 문서가 공급업체에 의해 학습 데이터로 사용되거나 영구적으로 저장되지 않도록 설정할 수 있습니다.

현대적인 설정 예시

OpenWebUI를 사용하면 직원이 전문 챗봇에게 질문할 수 있는 안전한 내부 지식 시스템을 쉽게 구축할 수 있습니다. 문서를 업로드하고, 카테고리별로 정리하고, 다양한 챗봇이 각자의 전문 분야에서 전문가 역할을 하도록 할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다!

1. 콘텐츠 추가 및 분류

문서 업로드

• 브라우저를 통해 OpenWebUI에 로그인합니다.

• 문서 또는 지식 기반 섹션으로 이동합니다.

• 업로드를 클릭하고 파일을 선택합니다(PDF, Word, 텍스트 등).

• 팁: 업로드할 때 “HR”, “기술”, “영업”, “정책” 등과 같은 카테고리 또는 레이블을 추가합니다.

장점: 분류를 통해 적절한 챗봇(전문가)이 관련 소스에 집중할 수 있으며 항상 적절한 답변을 얻을 수 있습니다.

2. 자체 전문 분야(역할)를 가진 챗봇

OpenWebUI를 사용하면 각기 다른 전문 분야 또는 역할을 가진 여러 챗봇을 만들 수 있습니다. 예시:

• HR 봇: 휴가, 계약, 근로 조건에 대한 질문.

• IT 지원: 비밀번호, 애플리케이션, 하드웨어 지원.

• 정책 봇: 회사 정책 및 규정 준수에 대한 답변.

• 영업 코치: 제품, 가격 및 견적에 대한 정보.

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