파싱
표가 이어진 텍스트로 뭉개지고, 스캔 페이지는 건너뛰며, 머리글이 모든 청크에 반복됩니다.
OCR을 포함한 레이아웃 인식 파싱으로 표 구조와 읽기 순서를 보존합니다.
엔터프라이즈 AI, 비즈니스 맥락에 기반하다.
엔터프라이즈 AI를 뒷받침하는 RAG 시스템을 설계하고 구축합니다. 수백만 페이지를 처리하는 문서 파이프라인, 귀사의 코퍼스에 맞춘 검색, 그리고 모든 답변과 모든 에이전트 뒤에서 권한을 반영하는 비즈니스 맥락까지.
74M+
인덱싱된 벡터
112B+
처리된 토큰
150K+
Cody를 기반으로 구축된 비즈니스
87
국가
엔터프라이즈 AI가 기대에 못 미치는 이유
문제는 대개 모델이 아니라 맥락입니다.
정체된 AI 파일럿의 대부분은 성능 좋은 모델에 잘못된 근거를 넣고 있습니다. 답변 품질은 그 이전 단계에서 결정됩니다. 문서를 어떻게 파싱하고, 청크로 나누고, 인덱싱하고, 필터링하고, 맥락으로 조립하느냐에 달려 있습니다. 이 계층이 바로 저희의 전문 분야입니다.
단계흔한 실패저희의 설계
청킹
고정 길이 분할이 정책 조항과 그 의미를 바꾸는 예외 조항을 갈라놓습니다.
섹션을 따라 구조를 유지하는 청크에 문서와 제목 경로를 함께 담습니다.
검색
벡터 검색만으로는 부품 번호, SKU, 약어, 정확한 정책명을 놓칩니다.
키워드 검색과 시맨틱 검색을 결합한 하이브리드 검색을 융합하고 귀사의 도메인에 맞게 재순위화합니다.
접근 권한
질문한 사람이 열람 권한조차 없던 문서를 어시스턴트가 인용합니다.
원본 시스템의 권한을 인덱스에 동기화하고 모든 쿼리에 적용합니다.
최신성
지난 분기 가격표가 이번 분기 질문에 자신 있게 답합니다.
증분 동기화, 버전 관리, 적용일 관리로 인덱스를 신뢰할 수 있는 원본과 항상 일치시킵니다.
평가
최근의 프롬프트나 모델 변경이 답변을 개선했는지 악화시켰는지 아무도 판단하지 못합니다.
골든 질문 세트와 회귀 평가로 모든 변경 사항을 배포 전에 검증합니다.
레퍼런스 아키텍처
프로덕션 RAG 시스템의 구조.
모든 프로젝트는 저희의 레퍼런스 아키텍처에서 출발해, 각 단계를 귀사의 문서, 시스템, 언어, 리스크 프로필에 맞게 조정합니다. 블랙박스는 없습니다. 모든 답변에는 직접 확인할 수 있는 트레이스가 함께 제공됩니다.
- 01
연결
지식이 이미 있는 곳에서 수집하며, 소스별로 예약 기반 및 이벤트 기반 동기화를 지원합니다.
- 파일 공유 및 드라이브
- 위키 및 인트라넷
- 티켓 시스템 및 CRM
- 데이터베이스 및 API
- 02
파싱
PDF, 스캔본, 슬라이드, 스프레드시트, 이메일, 웹 페이지를 표나 읽기 순서를 잃지 않고 깔끔한 구조화 텍스트로 변환합니다.
- 레이아웃 분석
- OCR
- 표 추출
- 메타데이터 수집
- 03
청킹 및 보강
문서 고유의 구조에 따라 나누고, 제목과 섹션 경로를 붙이고, 엔터티와 날짜를 태깅하며, 임베딩 전에 거의 동일한 중복을 제거합니다.
- 구조 인식 청킹
- 부모-자식 맥락
- 엔터티 태깅
- 중복 제거
- 04
임베딩 및 인덱싱
언어와 도메인에 맞는 임베딩 모델을 선택한 뒤, 키워드 필드, 메타데이터, 접근 제어 목록과 함께 벡터를 인덱싱합니다.
- 밀집 + 희소 벡터
- 메타데이터 필터
- ACL 필드
- 버전 관리 인덱스
- 05
검색 및 재순위화
질문을 재작성하고 분해한 뒤 하이브리드 검색을 실행하고, 권한으로 필터링하고, 재순위화해 가장 확실한 근거만 남깁니다.
- 쿼리 재작성
- 하이브리드 검색
- 순위 융합
- 크로스 인코더 재순위화
- 06
생성 및 검증
엄격한 토큰 예산 안에서 맥락을 조립하고, 인용과 함께 답변하며, 각 주장을 출처와 대조하고, 근거가 부족하면 답변을 보류하거나 에스컬레이션합니다.
- 토큰 예산 관리
- 인라인 인용
- 주장 검증
- 답변 보류 또는 에스컬레이션
검색 트레이스
하나의 답변, 처음부터 끝까지
예시922 ms
2025년 서비스 계약에 따라 현장 기술자가 X200 밸브를 교체할 수 있나요?
현장 기술자EMEA서비스 등급 2
재작성 및 분해
하위 쿼리 3개
38 ms하이브리드 검색
키워드 + 벡터 · 후보 240개
71 msCRM 조회
서비스 계약 SA-2025-118
118 ms권한 필터
240개 중 212개가 이 사용자에게 표시됨
5 ms재순위화
크로스 인코더 · 상위 8개 유지
94 ms맥락 조립
구절 8개 + 레코드 1개 · 3,840 토큰
9 ms생성
근거 기반 답변 · 인용 3개
652 ms주장 검증
3개 중 3개 뒷받침됨
53 ms
근거 기반 답변
네. 2025년 계약의 7.2조는 인증 기술자의 현장 밸브 교체를 보장합니다.1 X200 절차서의 토크 사양 TS-14를 사용하세요.2 작업 지시서에 부품 교체를 기록하세요.3
- 1서비스 계약 2025 · 14쪽
- 2X200 유지보수 매뉴얼 · §4.3
- 3현장 운영 SOP v12 · 3쪽
처음부터 끝까지 관측합니다. 모든 단계는 검색 재현율과 근거성부터 지연 시간과 답변당 비용까지 추적되고 측정됩니다. 그래서 개선은 가정이 아니라 입증된 결과가 됩니다.
컨텍스트 엔지니어링
문서는 맥락의 절반일 뿐입니다.
올바른 답변은 누가 묻는지, 지금 이 순간 무엇이 사실인지, 그리고 귀사가 자신의 용어로 무엇을 뜻하는지에 달려 있습니다. 저희는 이 모든 것을 모델이 실제로 활용할 수 있는 컨텍스트 윈도로 설계합니다.
컨텍스트 창
하나의 답변을 위해 모델이 보는 것
- 지침 및 정책800
- 누가 묻는가150
- 대화 상태550
- 검색된 근거3,600
- 실시간 비즈니스 데이터1,000
- 용어집 및 엔터티300
- 답변용으로 확보1,600
예시 배분입니다. 예산은 모델, 언어, 사용 사례에 따라 조정되며, 모든 토큰은 자리할 이유를 증명해야 합니다.
누가 묻는가
직무, 팀, 지역, 권한에 따라 무엇을 검색할 수 있는지, 답변을 어떻게 구성해야 하는지가 결정됩니다.
기업이 알고 있는 것
정책, 매뉴얼, 계약서, 과거 해결 사례를 근거로 검색하고 해당 구절까지 인용합니다.
지금 이 순간의 사실
CRM, ERP, 티켓 및 주문 시스템의 실시간 레코드를 임베딩해 낡도록 두지 않고, 질문 시점에 도구를 통해 가져옵니다.
귀사의 언어
용어집, 제품명, 약어, 엔터티 해석을 통해 “X200”, “X-200 Pro”, “200번 밸브”를 같은 부품으로 인식합니다.
절대 일어나서는 안 되는 일
모델이 단어 하나를 쓰기 전에 정책, 거부 규칙, 에스컬레이션 경로를 적용합니다.
확장을 전제로 설계
데모 폴더가 아니라 수백만 건의 문서를 위해.
PDF 200개로 하는 파일럿은 거의 아무것도 증명하지 못합니다. 프로덕션이란 지속적인 수집, 중단 없는 재인덱싱, 그리고 코퍼스와 사용량이 늘어나도 예측 가능한 지연 시간과 비용을 뜻합니다. Cody 플랫폼 전체에서 이미 7,400만 개가 넘는 벡터를 인덱싱하고 있습니다.
증분 수집
변경 감지로 바뀐 부분만 다시 처리하고, 삭제도 전파되어 폐기된 콘텐츠는 더 이상 답변에 쓰이지 않습니다.
중단 없는 재인덱싱
새 임베딩 모델이나 청킹 전략이 필요하신가요? 운영 중인 인덱스 옆에 새 인덱스를 구축하고 평가한 뒤 트래픽을 전환합니다.
지연 시간 예산
모든 단계에 시간 예산이 있습니다. 캐싱, 병렬 검색, 스트리밍으로 코퍼스가 커져도 답변 속도를 유지합니다.
답변당 비용
임베딩 차원, 인덱스 압축, 캐싱, 모델 라우팅을 조정해 대규모에서도 단위 비용을 예측 가능하게 유지합니다.
다국어 검색
다국어 임베딩과 언어별 키워드 분석으로, 스페인어 질문으로도 영어로 작성된 정책을 찾을 수 있습니다.
격리 및 데이터 상주
사업부, 지역, 고객별로 인덱스를 분리하거나 필터링된 네임스페이스를 두어 데이터 상주 요건에 맞춥니다.
측정과 거버넌스
출시 전에 측정하고, 출시 후에도 추적합니다.
품질과 거버넌스는 마지막 검토가 아니라 엔지니어링 작업입니다. 저희는 시스템과 함께 평가 체계와 통제 장치를 구축해, 책임자가 시스템의 성능과 답변의 이유를 확인할 수 있게 합니다.
평가 체계 기본 탑재
평가
검색 품질
Recall@k, MRR, nDCG를 귀사의 도메인 전문가와 함께 만든 골든 질문 세트로 측정합니다.
평가
답변 품질
근거성, 인용 정확도, 완전성을 자동으로 채점하고 사람의 검토로 보정합니다.
평가
회귀 게이트
프롬프트, 모델, 청킹, 인덱스에 대한 모든 변경은 사용자에게 도달하기 전에 테스트 스위트를 다시 실행합니다.
거버넌스
권한 인식 검색
각 원본 시스템의 접근 규칙을 쿼리 시점에 적용하고, 누구를 위해 무엇이 검색되었는지 로그로 남깁니다.
거버넌스
엔드투엔드 추적성
각 답변은 쿼리, 구절, 인덱스와 프롬프트 버전, 모델을 보존해 검토자가 무슨 일이 있었는지 정확히 재구성할 수 있습니다.
거버넌스
사람의 검토 및 에스컬레이션
신뢰도 임계값에 따라 근거가 약한 질문은 사람에게 전달되며, 명확한 대체 동작이 정의되어 있습니다.
일하는 방식
코퍼스 감사에서 프로덕션까지, 측정하며 한 걸음씩.
모든 단계에서 검토 가능한 결과물이 나옵니다. 코퍼스 프로필, 검색 기준선, 평가 점수, 비용이 산정된 프로덕션 계획입니다.
01
코퍼스 감사
소스를 형식, 양, 품질, 중복, 권한, 최신성 측면에서 분석하고, 시스템이 지켜야 할 거버넌스 경계를 정의합니다.
02
검색 기준선
귀사의 전문가와 골든 질문 세트를 만든 뒤, 모델이 답변을 쓰기 전에 콘텐츠가 얼마나 잘 검색되는지 측정합니다.
03
실제 업무로 파일럿
코퍼스의 대표적인 일부에서 작동하는 시스템을 실제 사용자가 쓰며, 확인 가능한 트레이스와 평가 점수를 남깁니다.
04
프로덕션으로 확장
전체 수집, 모니터링, 비용 관리, 그리고 시스템의 모든 부분에 명확한 책임자를 둔 운영 모델.
솔루션 설계 연구
솔루션 설계 연구 살펴보기접근 방식을 의사 결정 준비 계획으로 전환하세요.
기회는 분명하지만 적합한 시스템이 아직 불분명할 때, 범위가 정해진 솔루션 설계 연구가 구축을 결정하기 전에 문서, 검색 품질, 통제, 비용을 검증합니다.
01
코퍼스 및 검색 평가
소스 프로필, 검색 기준선, 그리고 가장 중요한 격차.
02
레퍼런스 아키텍처
파싱, 인덱싱, 검색, 모델, 통합, 배포에 관한 선택.
03
귀사 데이터로 작동 검증
트레이스와 평가 점수를 갖춘 대표적인 경험.
04
제어 및 출시 계획
위험, 소유자, 증거, 비용 및 실제 생산 경로.
저희의 리서치
모든 기사 보기배운 것을 공개합니다.
답변 품질을 좌우하는 RAG의 요소인 파싱, 임베딩, 벡터 데이터베이스, 비용에 대해 특정 벤더에 치우치지 않는 심층 분석을 공개합니다.
문서 파싱
Docling란 무엇입니까? RAG 문서 구문 분석에 대한 실용 가이드
Docling는 PDF, Office 파일, 이미지, 이메일 등을 AI용 구조화된 데이터로 변환합니다. 작동 방식, RAG에 적합한 위치, 다른 문서 파서와 비교하는 방법을 알아보세요.
기사 읽기벡터 데이터베이스2026년 RAG용 상위 8개 벡터 데이터베이스
하이브리드 검색, 필터링, 배포, 멀티테넌시 및 프로덕션 적합성과 실용적인 선택 프레임워크를 통해 RAG에 대한 8개의 주요 벡터 데이터베이스를 비교하세요.
기사 읽기인덱싱 비용RAG용 데이터베이스를 벡터화하는 데 비용이 얼마나 드나요?
임베딩 및 구문 분석부터 벡터 저장, 쿼리, 복제본 및 재인덱싱에 이르기까지 RAG용 데이터베이스를 벡터화하는 데 실제로 드는 비용을 알아보세요.
기사 읽기파싱 모델Cohere Parse v5.0: RAG가 더 나은 문서로 시작하는 이유
Cohere Parse v5.0는 PDF, 슬라이드, 표, 양식 및 이미지를 RAG 지원 Markdown로 변환합니다. 이것이 다른 점, 적합한 위치, 엔터프라이즈 검색의 한계가 의미하는 바는 다음과 같습니다.
기사 읽기엔터프라이즈 팀과 대화하세요
가장 까다로운 문서를 가져오세요.
코퍼스, 시스템, 그리고 중요한 질문을 알려 주세요. 현실적인 정확도, 그 수준에 도달하기 위해 필요한 것, 그리고 솔루션 설계 연구가 올바른 첫걸음인지 말씀드리겠습니다.
코퍼스와 검색 품질에 대한 솔직한 평가
귀사의 시스템과 권한에 맞춘 아키텍처
실제 질문으로 측정하는 파일럿