GPT API를 활용해 사내 데이터를 똑똑하게 활용하고 싶다면, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식을 주목하세요.
이 방식은 사내 문서를 AI가 직접 읽고 답할 수 있게 만드는 대표적인 구현 구조입니다.

🔍 RAG란?

**RAG(Retrieval-Augmented Generation)**는 질문에 대답하기 전에 관련 문서를 검색하고, 그 내용을 참고해 GPT가 최종 답변을 생성하는 구조입니다.

💡 RAG의 핵심 개념

• Retrieval (검색):
  AI가 대답하기 전에 외부 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 먼저 검색해요. 예를 들어, 위키피디아나 사내 문서 같은 곳에서 관련 문서를 찾는 거예요.
• Augmented Generation (보완된 생성):
  검색된 문서를 바탕으로 GPT 같은 생성형 AI가 대답을 생성해요. 그냥 훈련된 지식만 쓰는 게 아니라, 실시간으로 참고자료를 가져와서 더 정확한 답변을 만드는 방식이에요.

📌 왜 중요한가?

GPT 같은 모델은 훈련된 시점 이후의 정보는 몰라요.
그런데 RAG를 쓰면 최신 정보나 회사 내부 자료를 실시간으로 검색해서 답변에 반영할 수 있어서 훨씬 유용해져요.

🛠️ 예시

• 🧑‍💼 회사 내 Q&A 챗봇:
  GPT가 사내 문서를 실시간으로 검색하고 요약해서 답변해줘요.
• 📰 뉴스 기반 AI:
  실시간 뉴스 검색 후 요약해서 설명해줘요.
• 📚 논문 요약:
  논문을 검색하고, 그 내용을 요약해주는 시스템도 RAG를 활용해요.

예를 들어 “우리 회사 퇴직금 규정이 어떻게 돼?”라는 질문에 대해 GPT는 검색된 사내 문서를 바탕으로 답변을 만들게 됩니다.

🛠️ RAG 시스템, 이렇게 구성돼요

💼 사내 문서, GPT가 이해할 수 있도록 바꾸는 과정

1. 문서 텍스트로 정리하기

• PDF, Word, PPT 등 다양한 사내 문서를 텍스트로 변환
• 페이지 또는 문단 단위로 잘게 나누면 좋습니다
  📌 사용 도구: pdfplumber, docx, unstructured

2. 텍스트 → 벡터로 변환 (Embedding)

• 문장을 AI가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 바꿔야 합니다
  📌 사용 도구:
  • OpenAI text-embedding-3-small
  • sentence-transformers (무료 모델도 사용 가능)

3. 벡터 저장 (Vector DB 구축)

• 검색이 가능하도록 벡터를 데이터베이스에 저장합니다
  📌 대표 DB:
  • FAISS (빠르고 로컬에서 가능)
  • Pinecone (클라우드 기반)

4. 질문 들어오면 관련 문서 검색 → GPT로 응답 생성

• 질문도 벡터로 바꿔서 문서들과 비교한 후 GPT에 전달합니다

✅ 얼마나 어렵나요?

👉 한 번 세팅해두면 문서 추가만으로 계속 확장 가능합니다.

✨ 활용 예시

• 사내 Q&A 봇
• 내부 정책 요약
• 실시간 규정 검색
• 고객 응대 자동화 (FAQ + GPT)

🔚 마치며

RAG는 단순한 GPT 사용에서 한 발 더 나아가, 우리 조직만의 지식을 기반으로 한 AI 응답을 만들 수 있는 똑똑한 방식입니다.
조금의 세팅만 하면, GPT가 우리만의 AI 비서로 거듭날 수 있어요.