Organization knowledge for AI

KnowledgeMore

조직 문서와 지식을 AI가 참고할 수 있는 구조로 바꿉니다.

문서가 많아도 출처, 갱신 시점, 접근 권한, 담당자 정보가 정리되어 있지 않으면 AI 답변을 업무에서 신뢰하기 어렵습니다. KnowledgeMore는 답변의 근거를 확인할 수 있도록 조직의 문서와 데이터를 정리합니다.

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01 / Built with

운영에 필요한 기준과 절차를 마련합니다.

문서 출처 목록과 업데이트 기준

권한·민감 정보 수준·최신성 메타데이터

근거 기반 답변 흐름, 출처 표시 UX, Agentic RAG 재검색 흐름

Agentic RAG / Graph RAG 검색 품질 평가 질문과 예외 사례 로그

담당자의 검토와 수정 사항 반영 절차

02 / Use cases

고객의 실제 고민에서 출발합니다.

사내 규정·매뉴얼 기반 지식 어시스턴트

흩어진 규정, 업무 매뉴얼, 온보딩 문서를 출처와 권한 기준으로 정리해 직원이 근거가 표시된 답변을 받을 수 있게 합니다.

상품·서비스 자료 기반 영업/CS 답변 지원

제안서, 상품 설명서, 가격 정책, FAQ를 연결해 영업과 고객 응대에서 일관된 답변 초안을 만들 수 있도록 지원합니다.

회의록·프로젝트 문서 기반 내부 검색

회의록, 결정 사항, 프로젝트 문서를 검색할 수 있도록 정리해 담당자가 바뀌어도 업무의 배경과 진행 상황을 빠르게 파악할 수 있게 합니다.

FAQ·정책 문서 최신성 관리

자주 바뀌는 정책과 안내 문서의 담당자, 변경일, 적용 범위를 관리해 고객 응대와 내부 업무에서 오래된 정보로 답변하는 일을 줄입니다.

03 / Deliverables

파일럿이 끝난 뒤에도 활용할 수 있는 자료를 만듭니다.

문서·데이터 목록

파일명과 함께 출처, 담당자, 갱신 시점, 공개 범위, 민감 정보 여부를 기록해 자료를 지속적으로 관리할 수 있게 합니다.

지식 구조 설계서

문서 묶음, 태그, 엔터티, 관계, 검색 기준을 정의해 KnowledgeMore에서 지식을 지속적으로 관리하고 검색할 수 있도록 설계합니다.

질문·답변 평가셋

실제 담당자가 자주 묻는 질문, 정답 기준, 허용 가능한 답변 범위, 반드시 표시해야 할 출처를 평가셋으로 정리합니다.

파일럿 QA 리포트

정확한 답변, 근거가 부족한 답변, 오래된 문서로 인한 오류, 검색 실패 사례를 분류해 무엇을 개선해야 할지 판단할 수 있게 합니다.

문서 갱신 지침

문서가 바뀌었을 때 누가 갱신하고, 어떤 기준으로 재색인·재평가하며, 변경 내용을 어떻게 기록할지 운영 절차를 정리합니다.

04 / First scope

처음부터 크게 시작하지 않습니다.

KnowledgeMore는 한 업무 영역의 문서를 골라 수집 → 정리 → 색인 → 질문 평가 → 담당자 검토로 이어지는 절차를 만들고 반복해서 검증합니다.

우리 업무의 첫 도입 범위 상담하기

범위
전사 문서 전체가 아니라 반복 질문이 많은 한 업무 영역을 먼저 고릅니다. 예: 영업 제안서, 고객 문의, 운영 매뉴얼, 사내 규정, 상품 정책 문서.
정리
문서별 출처, 소유자, 최신성, 공개 범위, 민감 정보 수준을 기록하고 AI가 참고해도 되는 자료와 제외해야 할 자료를 구분합니다.
운영 절차
KnowledgeMore에서 문서 수집, 파싱, 검색 결과, 출처 표시, 답변 품질을 단계별로 확인하고 운영 기준을 정합니다.
검증
실제 담당자가 쓰는 질문 20~30개로 답변 품질과 근거 표시 여부를 확인하고, 누락되거나 부정확한 답변과 오래된 문서로 인한 오류를 점검합니다.
산출물
출처 목록, 태깅 기준, 예시 질의응답, 담당자 검토 절차, 검색 품질 리포트와 이후 확장할 범위를 정리합니다.

05 / Operating metrics

성과를 판단할 기준을 먼저 정합니다.

01출처 표시율

답변마다 근거 문서와 위치가 얼마나 명확히 표시되는지 확인합니다. 출처가 남아야 담당자가 답변을 신뢰하고 검토할 수 있습니다.

02답변 검토 통과율

담당자가 수정 없이 사용할 수 있는 답변과 보완이 필요한 답변을 나누어 실제 업무에 활용할 수 있는지 판단합니다.

03부정확하거나 오래된 답변 비율

잘못된 근거, 오래된 문서, 누락된 정책으로 발생한 답변 오류를 추적해 문서와 색인의 개선 항목을 정합니다.

04문서 업데이트 반영 시간

문서가 바뀐 뒤 AI 답변에 반영되기까지 걸리는 시간을 측정해 갱신 절차가 업무에 필요한 속도를 충족하는지 확인합니다.

06 / Boundary

적용 범위와 제한을 명확히 합니다.

KnowledgeMore는 처음부터 모든 사내 지식을 통합하겠다고 약속하지 않습니다. 신뢰할 수 있는 자료를 좁은 범위에서 먼저 활용합니다.

07 / FAQ

도입 전에 자주 묻는 질문을 정리합니다.

Q01

KnowledgeMore를 도입하면 기존 도구를 바꿔야 하나요?

도구를 도입하기 전에 문서 범위, 권한, 평가 질문, 갱신 기준을 먼저 정리합니다. 이후 필요한 도구는 현재 환경에 맞춰 선택합니다.

Q02

기존 문서 시스템을 바꿔야 하나요?

처음부터 교체하지 않습니다. 현재 문서 저장소와 업무 도구를 활용하면서 AI가 참고할 자료 범위와 색인 기준을 먼저 정합니다.

Q03

문서만 넣으면 답변 품질이 좋아지나요?

문서 업로드만으로는 부족합니다. 문서의 최신성, 중복, 권한, 용어, 관계를 정리하고 실제 질문으로 반복 평가해야 합니다.

Q04

민감 정보는 어떻게 보호하나요?

문서별 공개 범위와 접근 권한을 먼저 나누고, 고객 정보나 계약 정보처럼 민감한 자료는 별도 기준으로 분리해 처리합니다.

Q05

성과는 어떻게 판단하나요?

단순 사용량보다 출처 표시율, 담당자 검토 통과율, 오래된 답변 비율, 업데이트 반영 시간을 기준으로 판단합니다.

Q06

파일럿 이후에는 어떻게 개선하나요?

평가 질문과 오류 유형을 기준으로 문서 구조, 검색 기준, 권한, 업데이트 절차를 조정하고 다음 업무 범위로 확장합니다.

Architecture note

Agentic RAG와 Graph RAG를 상황에 맞게 씁니다.

문서·데이터
권한·출처
검색·재검색
답변 평가

Agentic RAG는 AI가 답을 만들기 전에 근거가 충분한지 점검하고 필요한 자료를 다시 찾는 방식입니다. Graph RAG는 문서 조각뿐 아니라 사람, 상품, 업무, 규칙의 관계를 함께 참고하게 만드는 방식입니다. KnowledgeMore는 이 기술 구조를 고객의 문서 권한, 평가셋, 업데이트 흐름과 연결해 실제 운영 가능한 지식 시스템으로 설계합니다.

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AI 적용 가능성을 먼저 진단합니다.

현재 문서와 업무 흐름, 검토 기준을 살펴보고 우선 검증할 범위를 함께 정합니다.

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