팀 하나로 시작
IT 부서 승인도, 예산 품의도 없이 팀장이 문서 스무 개를 올리는 것으로 시작해요. 잘 되면 그때 회사 전체로 넓히면 됩니다.
사내 RAG
수천만 원짜리 RAG 프로젝트,
수천만 원짜리 RAG 프로젝트,
정말 필요한가요?
「우리 회사 문서로 답하는 AI」를 만들려면 보통 외부 업체에 맡겨 몇 달, 수천만 원이 듭니다.
그런데 정작 회사가 원한 건 문서를 넣으면 AI가 답해 주는 것 하나였죠.
Wisdombase는 그 하나만 남기고 나머지를 전부 없앴어요.
보통 RAG 구축은 이렇게 진행돼요
업체 제안서에 적히는 단계들이에요. 하나하나가 회의와 의사결정, 그리고 비용이에요.
1
문서 수집·정리
1~2주
어느 부서 어느 문서를 넣을지부터 회의
흩어진 한글·PDF·스캔본을 모으고, 최신본을 가리고, 목록을 만든다.
2
전처리·정제
2~3주
스캔 PDF는 글자가 안 뽑혀 다시 작업
OCR, 표·머리말 제거, 깨진 인코딩 수정, 텍스트 추출 품질 검수.
3
문서 분류 체계 설계
1~2주
규정·매뉴얼·FAQ를 어떻게 나눌지 정의
메타데이터 스키마, 태그 규칙, 접근 권한 설계 문서 작성.
4
청킹 전략 검토·결정
2주+
"몇 자로 자를까요?"에 아무도 확답을 못 함
고정 길이 vs 문단 vs 조항 단위, 오버랩 몇 %, 문서 유형별 예외 처리.
5
임베딩 모델 선정
2~3주
유명한 모델이 우리 문서엔 더 나쁠 수도
후보 모델 비교 실험, 한국어 성능 검증, 단가·차원·라이선스 검토.
6
벡터DB 구축·운영
3~4주
서버·인덱스·백업까지 새 시스템 하나가 생김
DB 선정, 인프라 구축, 인덱스 설계, 재색인 파이프라인, 모니터링.
7
검색 품질 튜닝
3~6주
"왜 엉뚱한 문서를 가져오죠?"의 반복
하이브리드 검색, 리랭킹, 다양화, 평가셋 만들고 반복 실험.
8
연동·운영 이관
2~4주
만들고 나면 유지보수는 누가?
AI 도구 연동 개발, 권한·감사 설계, 문서 갱신 시 재색인 운영 규칙.
보통 이만큼3~6개월
견적서에 적히는 금액수천만 원 ~
끝나고 남는 것계속 손봐야 하는 시스템
그리고 이 전부는 문서가 늘어날 때마다 다시 돌아야 해요. 새 부서, 새 규정, 개정판이 생길 때마다요.
Wisdombase는 이 8단계를 지웠어요
없앤 게 아니라, 전부 자동으로 돌립니다. 고객이 하는 건 문서를 올리는 것뿐이에요.
기존 방식
문서 수집·정리 회의전처리·OCR 외주분류 체계 설계 문서청킹 전략 검토 회의임베딩 모델 비교 실험벡터DB 구축·운영검색 튜닝 반복연동 개발·운영 이관
3~6개월 · 수천만 원
Wisdombase
- 문서를 올린다한글·PDF·워드·스캔본 그대로, ZIP으로 수천 개도
- 기다린다추출·구조화·청킹·임베딩이 자동으로 (문서 성격에 맞춰 전략까지 스스로)
- 주소를 붙인다나온 MCP 주소를 ChatGPT·Claude 설정에 붙여넣기
5분 · 코드 0줄
전문가가 몇 주씩 결정하던 것들, 이미 해 뒀어요
청킹 전략경량 AI가 문서 유형을 보고 조항·문답·절 단위를 스스로 선택
임베딩 모델모델 5종을 실제 한국어 기업 문서로 비교해 채택 (가장 비싼 게 꼴찌였어요)
검색 품질의미+전문 하이브리드(RRF)·중복 제거(MMR)가 기본 탑재
운영문서를 고치면 그 페이지만 자동 재색인 — 재구축 프로젝트가 없어요
그래서 누가 쓰나요
「RAG 프로젝트」를 할 수 없던 규모의 조직도, 오늘 바로 시작해요.
중소기업 전체
전담 개발자가 없어도 돼요. 총무·인사 담당자가 규정과 매뉴얼을 올려 두면 전 직원이 각자의 AI에서 회사 규정으로 답을 받아요.
보안이 중요한 조직
비공개로 잠그고 구성원별 접근키로만 열어요. 원본 파일은 즉시 삭제되고 문서 조각·임베딩은 암호화 저장, 감사 로그까지 남아요.
개인·1인 사업자
내 메모·자료·계약서를 올려 두면 나만의 기억 저장소가 돼요. 내 AI가 내 기록을 근거로 답하기 시작합니다.
5분이면 됩니다 — 무료로 시작하기
신용카드 없이 시작 · 문서 몇 개로 먼저 확인해 보세요