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사내 AI를 실제로 굴려본 이야기
보안·기록·RAG 운영 — 컴키 팀이 직접 부딪히며 정리한 기준과 해법을 공유합니다.
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사내 RAG를 실제로 굴려보니 — 6개월 운영 회고
데모는 하루면 만듭니다. 어려운 건 매일 돌아가게 만드는 일입니다. 전사 상시 운영에서 실제로 부딪힌 문제 5개와 해법을 공개합니다.
실전 구축기·5 min·2026-08-04
문제 정의
Notion·Confluence가 있는데 왜 아무도 안 찾아 쓸까
문서가 없어서가 아닙니다. 찾는 방식이 키워드 매칭에 묶여 있어서입니다. 저장 도구와 활용 도구는 애초에 다른 문제라는 이야기.
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보안·규제ChatGPT에 사내 문서를 올려도 될까 — 기업이 진짜 확인해야 할 5가지
직원이 이미 사내 문서를 AI에 붙여넣고 있습니다. 금지 공지 대신 필요한 건 선 긋기입니다. 학습 유입·국외 이전·로그 보존·재위탁·감사 추적 5개 체크포인트로 판단하세요.
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문제 정의업무일지가 매번 실패하는 3가지 이유 — 작성 마찰의 경제학
업무일지는 대개 3개월이면 죽습니다. 형식이 무거워서, 쓴 게 안 쓰여서, 감시로 느껴져서. 작성률이 0이면 그 위의 모든 기능이 빕니다.
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보안·규제외부 LLM vs 온프레미스 LLM — 비용·보안·성능 3축 비교
둘 중 하나를 고르는 문제가 아닙니다. 민감 등급만 사내 모델로 보내는 하이브리드 라우팅이면 비용은 외부 수준, 리스크는 온프레미스 수준으로 맞출 수 있습니다.
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실전 구축기환각을 없애는 가장 확실한 방법 — "모른다"고 답하게 만들기
기업용 AI의 신뢰는 정답률이 아니라 오답을 내지 않는 설계에서 나옵니다. 근거 인용, 답변 거부, 화이트리스트 추출 — 환각을 구조로 막는 세 가지 장치.
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경영 활용고객 이탈은 조용히 온다 — 업무일지에서 읽는 이탈 신호 6가지
매출이 꺾이기 전에 접점 데이터가 먼저 식습니다. 리스크·담당집중·식어가는·떠오르는·신규진입·교차판매 6신호로 이탈을 미리 읽는 방법.
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문제 정의퇴사자가 가져간 지식 — 담당자 1명에 묶인 고객사가 위험한 이유
인수인계 문서가 리스크를 줄이는 게 아닙니다. 평소 기록의 밀도가 줄입니다. 담당 집중도(Bus Factor)는 측정 가능한 지표이고, 이미 가진 데이터로 계산할 수 있습니다.
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보안·규제사내 AI가 "봐선 안 될 문서"를 답에 인용했다면 — 권한 설계 3중 방어
사내 RAG의 최대 사고는 환각이 아니라 권한 누수입니다. 요약본 유출, 그래프 노드 노출, 통계 역추적 — 실제로 자주 뚫리는 세 구멍과 이를 막는 3중 방어 구조를 정리했습니다.
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문제 정의AI가 읽을 수 있는 기록 vs 없는 기록 — 구조화가 만드는 차이
같은 사건을 적어도 어떻게 적었느냐에 따라 검색·집계·요약의 정확도가 달라집니다. AI가 잘 읽는 기록에는 규칙이 있습니다.
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