문서 RAG 검색 시스템

어떤 상황이었나

문서가 부서마다 다른 형식으로 쌓여 있고, 어디에 무엇이 있는지 아는 사람에게 물어봐야만 답이 나오는 상황이었습니다. 검색어를 정확히 알아야만 찾히는 기존 검색으로는 해결되지 않았습니다.

만든 것

• 업로드·형식 변환 파이프라인
• 본문 분할과 임베딩 색인
• 근거 문서를 함께 보여주는 질의응답 화면
• 에이전트가 호출할 수 있는 검색 도구

어떻게 돌아가나

업로드→형식 변환→분할·임베딩→색인→질의→근거와 함께 답변

컨테이너로 띄워 리버스 프록시 뒤에서 운영하고, 색인 재생성은 스크립트 한 번으로 끝나게 해 두었습니다.

하지 않는 것

• 임베딩과 답변 생성을 자체 서버 모델로 처리해, 문서 원문이 외부 상용 API 로 나가지 않는 구성으로 운영합니다.
• 수십만 건 규모의 전사 검색은 이 구성으로 검증하지 않았습니다.