RAG 구현 — 매번 정확한 청크를 찾는 검색.
RAG 데모는 대부분 프로덕션에서 깨집니다. 실제 코퍼스에서 작동하는 검색을 구축합니다 — 하이브리드 검색, 리랭킹, 평가 하네스, 관측성 모두 포함.
포함되는 것
데모가 아닌, 출하되는 프로덕션급 RAG 구현.
- 인제스션: PDF, Notion, Google Docs, 웹사이트, Slack
- 스마트 청킹 (의미 기반, 구조 인식, 표 인식)
- 임베딩: OpenAI, Cohere, Voyage, 또는 자체 호스팅
- 하이브리드 검색: pgvector + BM25 + 리랭커
- 검색·답변 품질 메트릭이 포함된 평가 하네스
- 관측성: 트레이스, 지연, 쿼리당 비용
받게 되는 산출물
코드, 인프라, 런북까지 — 클라이언트 소유.
- API와 함께 배포된 RAG 서비스
- 평가 대시보드 + 골든 테스트 세트
- 재인덱싱 자동화
- 쿼리당 비용·지연 예산
자주 받는 질문
어떤 소스를 인제스션할 수 있나요?+
PDF (OCR 포함), Notion, Google Docs, Confluence, 웹사이트 (크롤링), Slack/Discord 익스포트, GitHub 저장소, CSV. 필요시 커스텀 커넥터도 작성합니다.
RAG 품질을 어떻게 측정하나요?+
모든 RAG는 평가 하네스와 함께 출시됩니다: 골든 세트의 검색 정밀도/재현율, 판단 모델로 측정한 답변 충실도, 쿼리당 지연·비용. 사용자에게 영향을 주기 전에 품질 회귀를 감지합니다.
pgvector vs Qdrant vs FAISS — 무엇을 써야 하나요?+
1천만 청크 이하이고 운영 단순성이 중요하면 pgvector (Postgres 하나). 더 크거나 멀티테넌트면 Qdrant. 자체 호스팅 온디바이스면 FAISS. 규모와 운영 여유에 따라 같이 결정합니다.
RAG가 멀티테넌트 격리를 지원하나요?+
네 — 테넌트 스코프 인덱스에 row-level 보안 또는 테넌트별 컬렉션. B2B SaaS에서 한 테넌트가 다른 테넌트의 데이터를 절대 보지 못하게 하는 핵심 요건입니다.
관련 서비스
AI 통합 서비스 — 데모가 아닌 운영 가능한 시스템.
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