플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - LLM을 업무에 도입하면 세션·프로젝트마다 축적된 지식이 휘발되고, 같은 의사결정·트러블슈팅을 반복하게 됨 - 사내 문서가 여러 곳에 흩어져 있어 원하는 지식을 자연어로 즉시 찾기 어려움 - 사내 문서를 외부 클라우드 LLM에 그대로 붙이면 민감 데이터 유출 우려 2) 프로젝트 목표 - 조직 지식을 그래프로 구조화해 연관 맥락까지 함께 검색 - 질의 시 관련 지식을 자동으로 검색
프로젝트 성과
지식 노드 197개·청크 957개 임베딩 100% 구축
197개 지식 노드와 957개 청크를 100% 임베딩해 온프레미스 지식베이스를 구축하고 v0.42까지 지속 운영 중.
수동 문서 검색을 자동 recall로 대체
질의 입력 시 관련 지식을 자동으로 검색·주입해, 사람이 문서를 직접 뒤지던 과정을 제거하고 근거 기반 답변을 즉시 확보.
핵심 기능
자연어 시맨틱 검색 (recall)
질문을 벡터로 변환해 pgvector 유사도 검색으로 관련 지식을 즉시 찾아냄. 키워드 일치가 아닌 의미 기반 검색.
진행 단계
스키마·온톨로지 설계
2025.03.
지식 유형 온톨로지(패턴·개념·에러·프로젝트 등), 노드 링크 구조, 청킹 전략을 정의하고 지식그래프 스키마를 설계.
프로젝트 상세
1) 프로젝트 소개 기업·조직의 흩어진 지식(문서·의사결정·트러블슈팅·업무 패턴)을 구조화하고, 자연어로 물으면 관련 지식을 즉시 찾아 주는 온프레미스 지식관리 RAG(검색증강생성) 시스템을 직접 설계·구축·운영했습니다. (카테고리: AI/LLM·RAG·지식관리 / 타깃: 사내 문서·지식 검색이 필요한 기업·교육기관) 2) 작업 범위 - 지식그래프 스키마·온톨로지 설계, 청킹 전략 수립 - Post
