사내검색 (2) 썸네일형 리스트형 사내문서 AI 검색 도입한 한국 기업 5곳 | 2026년 RAG 실측 효과 정리 회사 안에서 가장 많이 낭비되는 시간 중 하나가 '예전에 만든 그 문서 어디 갔지'를 찾는 시간입니다. 규정집, 매뉴얼, 회의록, 계약 양식이 폴더 곳곳에 흩어져 있다 보니 신입은 물어보느라, 선임은 답해주느라 하루가 갑니다. 2026년 들어 한국 기업들이 이 문제를 사내문서 AI 검색, 이른바 RAG(검색 증강 생성)로 풀기 시작했습니다. 실제 도입한 다섯 곳의 사례를 정리했습니다.RAG가 일반 챗봇과 다른 점일반 AI 챗봇은 학습한 지식만으로 답합니다. 반면 RAG는 질문이 들어오면 먼저 회사 내부 문서에서 관련 내용을 찾아온 뒤, 그 근거를 바탕으로 답을 만듭니다. 그래서 '우리 회사 연차 규정'처럼 외부에 없는 정보도 정확히 답하고, 어떤 문서를 참고했는지 출처까지 보여 줍니다.핵심은 두 가지입니.. 기업 RAG 도입 실패 사례 5건 분석 | 2026년 성공한 회사들의 공통 패턴 2024년 챗GPT API와 함께 폭발적으로 늘어난 기업 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 도입이 2026년 들어 명암을 보이고 있습니다. 사내 문서 검색·고객지원 자동화·사내 위키 챗봇 등 다양한 시도가 이어졌지만, 6개월 안에 폐기되는 프로젝트도 적지 않습니다. 무엇이 문제였을까요. 국내외 RAG 도입 실패 사례를 다섯 가지 패턴으로 정리하고, 같은 기간 안정적으로 운영 중인 회사들의 공통점을 살펴봅니다.실패 패턴 1 — 청크 크기와 임베딩 모델의 엇박자가장 흔한 실패는 문서 청크 크기와 임베딩 모델 컨텍스트가 어긋나는 경우입니다. 256토큰 청크를 8K 컨텍스트 모델에 그대로 넣으면 문맥이 잘려 답변 품질이 급락합니다. 반대로 2,000토큰 청크를 임베딩 길이가 짧은 .. 이전 1 다음