LLM으로 문서 이해, RAG 기반 지능형 검색

WeKnora는 LLM을 활용하여 문서 이해 및 의미 기반 검색을 수행하는 프레임워크임.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식을 통해 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공함.

기업 지식 관리, 학술 연구, 제품 기술 지원 등 다양한 분야에 적용 가능.

RAG 기반 아키텍처 및 모듈 구성

WeKnora는 문서 파싱, 벡터 처리, 검색 엔진, LLM 추론을 핵심 모듈로 구성하여 문서 이해 파이프라인을 구축한다. 구체적으로, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식을 채택하여 관련 문서 조각과 모델 추론을 결합한다. 따라서, 사용자는 정확하고 맥락적인 답변을 얻을 수 있으며, 모듈별 유연한 설정과 확장이 가능하다.

다양한 기능 및 확장성

WeKnora는 Agent Mode를 통해 외부 도구(웹 검색, MCP 도구)를 호출하여 종합적인 보고서를 생성한다. FAQ 및 문서 지식 베이스를 지원하며, 폴더/URL 가져오기, 태그 관리, 온라인 항목 추가 기능을 제공한다. MCP(Multi-Channel Platform) 도구 연동을 통해 에이전트 기능을 확장할 수 있으며, 유연한 검색 전략을 통해 다양한 시나리오에 대응한다.

도입 시 고려 사항

WeKnora는 로컬 배포 및 프라이빗 클라우드를 지원하여 데이터 주권을 보장한다. 보안 강화를 위해 내부/개인 네트워크 환경에서 배포하고, 공용 네트워크 노출을 피해야 한다. 최신 버전 업데이트를 통해 보안 패치를 적용하는 것이 중요하다. 따라서, 안정적인 서비스 운영을 위해 보안 설정을 철저히 관리해야 한다.