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사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (1/3) : RAG 파이프라인의 바닥 다지기 섬네일

사내 지식으로 Agentic RAG 만들기 (1/3) : RAG 파이프라인의 바닥 다지기

여기어때 favicon여기어때·AI/ML·
ConfluenceMCPRAGGraphRAGLightRAG
2026년 08월 20일0

AI 요약

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핵심 요약

여기어때가 Confluence/Jira 데이터를 증분 수집해 LightRAG와 Navigator를 결합한 Agentic RAG 파이프라인을 구축, 사내 지식에서 정확한 근거를 찾아 제공하는 시스템을 도입했습니다.

구현 방법

  • 데이터 파이프라인: Confluence/Jira에서 증분 수집 후 Markdown으로 변환해 벡터화 비용을 줄였습니다.
  • LightRAG 도입으로 의미 기반 검색과 GraphRAG의 개념 간 관계를 함께 조회하는 리트리버를 구성했습니다.
  • Navigator를 통해 원문 계층 구조를 그래프 DB로 옮겨 결정론적 탐색을 구현했습니다.
  • 대체 텍스트 생성 파이프라인으로 이미지까지 포함한 문서를 조립했습니다.

주요 결과

  • 일일 배치에서 평균 1,300건 처리
  • 비용을 재적재 대비 1/100 수준으로 대폭 감소
  • 토큰 사용량 감소로 응답 품질과 효율이 향상

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