핵심 요약
네이버 플레이스(Naver Place)가 RAG+MCP 기반 Backoffice AI Agent를 구축해 플레이스AI 특화 지식 검색 시스템을 구현하고, 내부 문서 탐색의 효율과 품질을 크게 향상시켰습니다.
구현 방법
- RAG+MCP 기반 Agentic RAG 설계로 MCP 서버를 통해 Milvus와 OpenSearch를 통합 운영
- 데이터 파이프라인: GitHub/Confluence/외부 기술 문서 데이터 수집, Data Loader·Milvus Loader로 임베딩 및 적재, Crawl4AI 활용
주요 결과
- 응답 만족도 2배 증가
- 응답 속도 1.4배 향상
- 토큰 사용량 66% 감소
- 툴 호출 수 49% 감소
