문서 기반 AI 챗봇,
비용과 만드는 과정

RAG 챗봇이란

① 질문공영주차장 사용료 감면 대상은?

② 문서 검색규정·매뉴얼 색인에서 찾기조례 별표 2매뉴얼 14쪽FAQ 3번

③ AI 답변 생성찾은 문서만 근거로

④ 답변 + 출처장애인·국가유공자·경차 등은 감면 대상…출처 · 조례 별표 2

RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 두 단계로 동작합니다. 먼저 질문과 관련된 문서 조각을 회사 자료에서 검색하고, 그 조각을 근거로 AI가 답변을 만듭니다. 그래서 답변마다 "운영지침 12쪽"처럼 출처를 붙일 수 있고, 문서에 없는 내용은 모른다고 답하게 할 수 있습니다.

잘 맞는 곳

• 공공기관 민원 안내 — 법령, 조례, 행정서비스 이용 매뉴얼을 근거로 답변
• 사내 규정·업무 매뉴얼 — 인사·회계·보안 규정 문의를 직원이 직접 해결
• 고객 상담 — 상품 설명서, FAQ, 약관을 근거로 1차 응대
• 기술 문서 — 제품 매뉴얼, 설치 가이드 검색

만드는 과정

1. 문서 수집·정리 — PDF, 한글(HWP), 엑셀, 웹페이지를 모으고 오래된 문서·중복을 정리합니다.
2. 검색 준비 — 문서를 적당한 크기로 나누고, 의미로 찾을 수 있게 색인(벡터 DB)을 만듭니다.
3. 답변 설계 — 출처 표시, 모르면 모른다고 답하기, 말투와 금지 주제를 정합니다.
4. 테스트 — 실제로 들어올 질문 50~100개로 정확도를 측정하고 고칩니다.
5. 연결 — 홈페이지 상담창, 카카오 채널, 사내 메신저, 키오스크 등에 붙입니다.
6. 운영 — 문서가 바뀌면 자동으로 다시 반영하고, 답하지 못한 질문을 모아 개선합니다.

비용 구성

운영비는 사용량에 따라 크게 달라지므로, 개발 전에 예상 질문 수로 월 비용을 추정해 드립니다. 금액대는 개발 비용, 화면 예시는 고객 사례에서 볼 수 있습니다.

정확도를 높이는 4가지

• 문서 품질 — 같은 내용이 다른 버전으로 여러 개 있으면 답이 흔들립니다. 최신본만 남기세요.
• 테스트 질문 세트 — 실제 질문으로 정답률을 숫자로 재고, 고칠 때마다 다시 측정합니다.
• 출처 강제 — 근거 문서가 없으면 답하지 않게 하면 그럴듯한 오답(환각)을 줄일 수 있습니다.
• 사람에게 넘기기 — 답할 수 없는 질문은 담당자 연결이나 문의 접수로 넘깁니다.