SaaS 제약을 넘어 RAG 파이프라인 제어권 확보를 통한 기업형 AI 지식베이스 구축

Context

범용 SaaS AI 솔루션의 고정된 Retrieval 파이프라인으로 인한 비정형 데이터 처리 한계 발생. 특히 ERP, CRM 등 다중 소스 데이터 결합 시 컨텍스트 소실 및 낮은 응답 정확도라는 병목 지점 노출.

Technical Solution

• Chunking strategy 최적화를 통한 문서 분할 단위 조정으로 컨텍스트 일관성 및 응답 정밀도 확보
• Embedding model 교체 가능 구조 설계를 통한 세만틱 검색 정확도 향상 및 토큰 비용 최적화
• Retrieval reranking 계층 도입으로 LLM 전달 전 최적의 컨텍스트를 선별하는 필터링 로직 구현
• LangGraph 기반 Agentic workflow 적용으로 Multi-step retrieval 및 Conditional routing 제어권 확보
• Vector Database(Pinecone, pgvector 등) 선택적 도입을 통한 데이터 스케일 및 쿼리 레이턴시 최적화
• Self-hosted LLM 및 Private Cloud 배포 구조를 통한 데이터 거버넌스 및 Compliance 요구사항 충족