RAG(검색 증강 생성) 지식 베이스 구축
할루시네이션(환각) 없는 기업용 AI의 핵심: 프롬데이터의 RAG 최적화 데이터셋 솔루션
할루시네이션(환각) 없는 기업용 AI의 핵심: 프롬데이터의 RAG 최적화 데이터셋 솔루션
[ AI가 ‘아무 말’이나 하지 않도록, 정확한 근거(Grounding)를 설계합니다]
아무리 뛰어난 LLM이라도 기업 내부의 최신 정보나 비공개 전문 지식을 모두 알 수는 없습니다. 이를 해결하는 기술이 바로 RAG입니다. 하지만 RAG의 성능은 알고리즘보다 ‘검색 대상이 되는 데이터의 품질’에서 결정됩니다. 프롬데이터는 파편화된 기업의 문서를 AI가 가장 잘 찾아낼 수 있는 형태로 분절(Chunking)하고, 정교한 메타데이터를 부착하여 오답 없는 지능형 AI 비즈니스를 완성합니다.
왜 RAG 데이터 구축은
‘프롬데이터’여야 하는가?
1. 의미론적 분절(Semantic Chunking)의 정밀함
단순히 글자 수나 줄 바꿈 기준으로 문서를 자르면 문맥이 끊겨 검색 정확도가 떨어집니다. 프롬데이터는 문장의 의미가 온전히 보존되는 최적의 단락(Chunk)을 구성합니다.
- Context-Aware Chunking: 주제가 바뀌는 지점을 정확히 파악하여 하나의 청크에 하나의 완결된 정보가 담기도록 설계합니다.
- 계층적 구조 보존: 제목, 소제목, 본문의 관계를 유지하여 AI가 정보의 우선순위를 파악할 수 있게 합니다.
2. 검색 효율을 극대화하는 고밀도 메타데이터(Metadata) 설계
데이터를 찾는 ‘이표(Tag)’가 부실하면 검색 엔진은 길을 잃습니다. 프롬데이터는 다차원 메타데이터를 통해 검색 정밀도를 높입니다.
- 다각도 태깅: 문서의 주제, 작성 시점, 대상 고객, 보안 등급, 키워드 등을 정교하게 추출하여 벡터 DB(Vector DB)의 검색 성능을 극대화합니다.
- Taxonomy 최적화: 기업별 업종에 맞는 전문 용어 체계를 반영하여 검색의 노이즈를 제거합니다.
3. 인간 피드백 기반의 데이터 정제 (Grounding Verification)
프롬데이터는 AI가 생성한 결과물이 실제 문서 근거와 일치하는지 사람이 직접 검증합니다.
- Fact-Checking: 추출된 데이터가 원문과 모순되지 않는지 언어 전문가가 전수 검수합니다.
- Hallucination Filtering: 오답을 유발할 수 있는 모호한 표현이나 오타를 정정하여 지식 베이스의 순도를 높입니다.
프롬데이터의 RAG 데이터 구축 핵심 서비스
프롬데이터는 기업 지식의 자산화를 위해 데이터 엔지니어링의 전 과정을 수행합니다.
01. 비정형 문서의 지식화 (Knowledge Ingestion)
문서 정제: 이메일, PDF, 워드, 노션(Notion) 등 흩어진 문서에서 불필요한 서식과 노이즈를 제거하고 순수 텍스트를 추출합니다.
표/차트 구조화: AI가 읽기 힘든 복잡한 표와 차트 데이터를 논리적인 텍스트나 JSON 구조로 변환하여 지식 누락을 방지합니다.
02. 벡터 검색용 임베딩 최적화 가공
질의응답(Q&A) 쌍 생성: 사용자가 물어볼 법한 질문과 그에 대한 정답 단락을 쌍으로 구성하여, 검색 모델(Retriever)이 무엇을 찾아야 할지 미리 학습하게 합니다.
데이터 증강(Augmentation): 하나의 정보를 다양한 표현 방식으로 변주하여, 사용자가 어떤 검색어를 입력해도 정답을 찾을 수 있도록 돕습니다.
03. 평가셋(Evaluation Set) 구축
Golden Dataset 제작: RAG 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 정답셋을 구축하여, 시스템 도입 전후의 정확도를 정밀하게 평가할 수 있게 합니다.다.NOT FINISH see ppt
프롬데이터만의
4-Step RAG 데이터 공정
[Deep Audit] 지식 자산 진단:
고객사가 보유한 문서의 형태와 전문성 수준을 분석하여 데이터 구축 전략을 수립합니다.
[Semantic Processing] 의미 중심 가공:
문서를 최적의 크기로 분절하고, 핵심 정보를 추출하여 지식의 원자 단위(Atomic Unit)를 만듭니다.
[Metadata Enrichment] 메타데이터 고도화:
검색 가중치를 부여할 수 있는 풍부한 태그 정보를 부착하여 검색 엔진의 지능을 높입니다.
[Human Validation] 최종 신뢰성 검증:
사람이 직접 질의를 던지고 AI가 올바른 근거 문서를 찾아오는지 테스트하여 품질을 최종 승인합니다.
RAG 데이터 도입 시 기대 효과
| 구분 | 도입 전 (일반 LLM) | 도입 후 (FromData RAG) |
|---|---|---|
| 정확도 | 최신 정보 부재로 인한 할루시네이션 발생 | 기업 내부 최신 데이터 기반의 정확한 답변 |
| 보안성 | 외부 데이터 학습 시 유출 위험 | 폐쇄형 시스템 내 보안 지식 베이스 활용 |
| 비용 | 매번 거대 모델을 재학습 (Fine-tuning) | 지식 베이스만 업데이트하여 저비용·고효율 유지 |
| 전문성 | 일반적인 상식 수준의 답변 | 도메인 특화 용어 및 매뉴얼 기반 전문 상담 |
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 이미 수만 권의 매뉴얼이 있는데, 전체를 RAG화하는 데 얼마나 걸리나요?
A. 프롬데이터는 자체 자동화 파이프라인과 대규모 언어 검수 인력을 동시에 보유하고 있습니다. 프로젝트 규모에 따라 다르지만, 유연한 리소스 투입을 통해 타사 대비 2배 빠른 구축 속도를 보장합니다.
Q. 벡터 데이터베이스(Vector DB) 사양에 맞춰 가공이 가능한가요?
A. 네, Pinecone, Milvus, Weaviate 등 고객사가 사용하는 특정 DB 스펙에 최적화된 포맷과 임베딩 준비 상태로 데이터를 납품합니다.
Q. 문서 내용이 수시로 바뀌는데 어떻게 관리하나요?
A. 프롬데이터는 지속적인 데이터 업데이트를 위한 ‘증분 가공’ 프로세스를 지원합니다. 변경된 내용만 빠르게 식별하여 지식 베이스를 최신 상태로 유지해 드립니다.
당신의 AI가 ‘거짓말’하지 않도록, 프롬데이터가 진실의 근거를 구축합니다.
기업용 AI의 신뢰도는 데이터의 품질에서 결정됩니다.
프롬데이터의 정교한 RAG 데이터 엔지니어링으로 오답 없는 비즈니스 지능을 완성하세요.