RAG 지식베이스는 데이터 정리 일이 더 중요해진다
기업이 실제 업무에 를 도입하면 내부 자료를 연결하려는 수요가 커진다. 연결 대상은 문서, 고객지원 기록, 설명서, 제품 사양, 정책, 보고서, 통화 녹취, 분야별 업무 지식처럼 여러 시스템에 흩어진 자료다. 이런 흐름은 RAG 구축 수요를 늘린다.
핵심 작업은 자료를 색인하기 전에 정리하는 일이다. 기업 자료에는 중복 문서, 오래된 버전, 긴 피디에프, 제각각인 서식, 표, 화면 캡처, 여러 언어, 빠진 , 기계가 찾기 어렵게 쓰인 내용이 많다. 실용적인 RAG 에는 정리, 쪼개기, 필터링, 추출, 중복 제거, 평가, 지속 업데이트가 필요하다.
의 품질은 뒤에서 돌아가는 의 품질에 크게 좌우된다. OpenDCAI/DataFlow는 RAG와 앱을 위한 데이터 준비를 더 반복 가능하고, 확인 가능하며, 자동화하기 쉽게 만드는 것을 목표로 한다.
핵심 포인트
- 기업용 가 늘면서 내부 자료를 연결하는 RAG 수요가 커지고 있다.
- 가장 큰 부담은 색인 전에 자료를 정리하고 구조화하는 작업이다.
- 중복, 오래된 버전, 긴 피디에프, 표, 화면 캡처, 여러 언어, 빠진 가 주요 문제다.
- 실용적인 흐름에는 정리, 쪼개기, 필터링, 추출, 중복 제거, 평가, 지속 업데이트가 들어간다.
- 좋은 은 에이전트 답변 품질과 토큰 낭비를 함께 줄이는 데 도움이 된다.