KnowledgeMore
조직 문서와 지식을 AI가 참고할 수 있는 구조로 바꿉니다.
문서가 많아도 출처, 최신성, 권한, 담당자 맥락이 정리되지 않으면 AI 답변은 업무에서 신뢰하기 어렵습니다. KnowledgeMore는 조직의 문서와 데이터를 근거가 남는 지식 구조로 정리합니다.
구체적인 운영 구성요소를 남깁니다.
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
담당자 검토와 수정 반영 흐름
고객의 실제 고민에서 출발합니다.
흩어진 규정, 업무 매뉴얼, 온보딩 문서를 출처와 권한 기준으로 정리해 직원이 근거가 표시된 답변을 받을 수 있게 합니다.
제안서, 상품 설명서, 가격 정책, FAQ를 연결해 영업과 고객 응대에서 일관된 답변 초안을 만들 수 있도록 지원합니다.
회의록, 결정 사항, 프로젝트 문서를 검색 가능한 지식 구조로 바꿔 담당자 변경 이후에도 맥락을 빠르게 회복할 수 있게 합니다.
자주 바뀌는 정책과 안내 문서의 소유자, 변경일, 적용 범위를 관리해 오래된 답변이 고객과 내부 업무에 반복되지 않도록 합니다.
파일럿 이후에도 재사용 가능한 산출물을 만듭니다.
파일명만 나열하지 않고 출처, 소유자, 최신성, 공개 범위, 민감 정보 여부까지 함께 기록해 운영 가능한 자료 목록으로 만듭니다.
문서 묶음, 태그, 엔터티, 관계, 검색 기준을 정의해 KnowledgeMore 안에서 반복 운영할 수 있는 지식 구조로 정리합니다.
실제 담당자가 자주 묻는 질문, 정답 기준, 허용 가능한 답변 범위, 반드시 표시해야 할 출처를 평가셋으로 남깁니다.
정확한 답변, 근거 부족 답변, 오래된 문서로 인한 오류, 검색 실패 사례를 분류해 다음 개선 항목을 판단할 수 있게 합니다.
문서가 바뀌었을 때 누가 갱신하고, 어떤 기준으로 재색인·재평가하며, 변경 내용을 어떻게 기록할지 운영 절차를 정리합니다.
처음부터 크게 시작하지 않습니다.
KnowledgeMore는 한 업무 문서군을 골라 수집 → 정리 → 색인 → 질문 평가 → 담당자 검토까지 실제로 재현 가능한 기준 흐름을 만듭니다.
전사 문서 전체가 아니라 반복 질문이 많은 한 업무 영역을 먼저 고릅니다. 예: 영업 제안서, 고객 문의, 운영 매뉴얼, 사내 규정, 상품 정책 문서.
문서별 출처, 소유자, 최신성, 공개 범위, 민감 정보 수준을 기록하고 AI가 참고해도 되는 자료와 제외해야 할 자료를 구분합니다.
KnowledgeMore 기준으로 문서 수집, 파싱, 검색 결과, 출처 표시, 답변 품질을 단계별로 확인하고 운영 기준을 만듭니다.
실제 담당자가 쓰는 질문 20~30개로 답변 품질, 근거 표시, 누락·부정확한 답변, 오래된 문서로 인한 오류를 확인합니다.
출처 목록, 태깅 기준, 예시 질의응답, 담당자 검토 흐름, 검색 품질 리포트, 다음 확장 범위를 남깁니다.
성과를 판단할 기준을 먼저 정합니다.
답변마다 근거 문서와 위치가 얼마나 명확히 표시되는지 확인합니다. 출처가 남아야 담당자가 답변을 신뢰하고 검토할 수 있습니다.
담당자가 수정 없이 사용할 수 있는 답변과 보완이 필요한 답변을 나누어 실제 업무 투입 가능성을 판단합니다.
잘못된 근거, 오래된 문서, 누락된 정책 때문에 생기는 답변을 추적해 문서 정리와 색인 개선 항목으로 연결합니다.
문서가 바뀐 뒤 AI 답변에 반영되기까지 걸리는 시간을 측정해 운영 업데이트 절차가 현실적인지 확인합니다.
하지 않을 일도 명확히 합니다.
KnowledgeMore는 모든 사내 지식 통합을 첫 단계로 약속하지 않습니다. 작고 신뢰 가능한 지식 범위부터 운영합니다.
도입 전에 자주 묻는 질문을 정리합니다.
특정 도구 도입보다 먼저 문서 범위, 권한, 평가 질문, 운영 업데이트 기준을 정리하는 일입니다. 이후 필요한 도구는 현재 환경에 맞춰 선택합니다.
처음부터 교체하지 않습니다. 현재 문서 저장소와 업무 도구 위에서 AI가 참고할 수 있는 자료 범위와 색인 기준을 먼저 설계합니다.
문서 업로드만으로는 부족합니다. 문서의 최신성, 중복, 권한, 용어, 관계를 정리하고 실제 질문으로 반복 평가해야 합니다.
문서별 공개 범위와 접근 권한을 먼저 나누고, 고객 정보나 계약 정보처럼 민감한 자료는 별도 기준으로 분리해 처리합니다.
단순 사용량보다 출처 표시율, 담당자 검토 통과율, 오래된 답변 비율, 업데이트 반영 시간을 기준으로 판단합니다.
평가 질문과 오류 유형을 기준으로 문서 구조, 검색 기준, 권한, 업데이트 절차를 조정하고 다음 업무 범위로 확장합니다.
Agentic RAG와 Graph RAG를 상황에 맞게 씁니다.
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.
AI 적용 가능성을 먼저 진단합니다.
현재 문서, 업무 흐름, 검토 기준을 기준으로 가장 작은 검증 범위를 함께 정합니다.