RAG와 Narrow Agent 도입을 통한 비즈니스 워크플로우 최적화 및 생산성 혁신

Context

기존 Enterprise Search의 낮은 검색 정밀도와 정형 콘텐츠 생성에 소요되는 과도한 인적 리소스가 주요 병목으로 작용. 단순 키워드 매칭 기반의 검색 시스템은 사용자에게 정답이 아닌 문서 목록만을 제공하여 정보 추출 비용을 증대시킨 한계 존재.

Technical Solution

• RAG 아키텍처 도입을 통한 단순 문서 나열 방식에서 자연어 기반의 직접 답변 생성 구조로 전환
• 데이터 퀄리티 기반의 Retrieval 최적화를 통해 잘못된 정보 생성(Hallucination)을 방지하는 검증 프로세스 구축
• 범용 AI가 아닌 특정 도메인에 특화된 Narrow Agent 설계를 통한 워크플로우 자동화 구현
• 인간의 개입 지점(Human-in-the-loop)을 포함한 체크포인트 설계를 통해 Agent의 실행 신뢰성 확보
• Boilerplate 및 Test Scaffolding 자동화를 통한 개발 초기 단계의 반복 작업 제거 및 엔지니어링 효율 개선
• 데이터 보강 파이프라인(Data Enrichment Pipeline) 내 Agent 배치를 통한 소스 교차 검증 및 정형 레코드 자동 생성