인젠트, 문서중앙화로 AI 검색 신뢰성 높인다

흩어진 문서, 중앙저장소로 통합해 생성형 AI 효과 극대화

인젠트(대표 이형배)가 기업 내 흩어진 비정형 데이터를 자산화해 안전한 인공지능(AI) 검색 체계를 구축하는 방법을 제시했다.

인젠트는 '문서중앙화+RAG가 만드는 안전한 AI 검색' 웨비나를 진행했다고 30일 밝혔다.

이번 웨비나는 기업 내부에 흩어져 있는 문서와 데이터를 효율적으로 관리하는 문서중앙화 전략을 다루며 생성형 AI 환경에서 신뢰도 높은 AI 검색 체계를 구축하는 방법을 공유하기 위해 마련됐다. 발표는 인젠트의 조현성 프로와 김윤환 프로가 맡았다.

인젠트에서 진행한 웨비나(이미지=인젠트)

두 발표자는 인젠트의 문서중앙화 솔루션 '인젠트 EDM(INZENT EDM)'을 중심으로, 사내 곳곳에 산재한 문서와 정보를 하나로 모아 지식 자산으로 전환하는 전략을 소개했다. 동시에 이를 검색증강생성(RAG) 기반 AI 검색 환경과 결합하는 방안도 제시했다.

발표에 따르면 생성형 AI가 도입 효과를 내려면 무엇보다 기업이 보유한 지식 자산을 통합적으로 관리하는 작업이 선행돼야 한다. AI가 믿을 만한 답변을 내놓으려면 정제되고 검증된 데이터가 뒷받침돼야 하는데, 이를 위해서는 여러 시스템이나 개인 PC 등에 흩어진 문서를 하나의 저장소로 모으는 문서중앙화 작업이 핵심이라는 설명이다.

발표자들은 또 임직원의 권한에 따라 문서 접근 범위를 차등 적용하는 권한 기반 관리 체계의 중요성도 짚었다. 직원별 열람 권한과 문서 분류 체계를 연동해 AI가 허용된 범위의 정보만 학습·활용하도록 설계하면 보안성과 활용성을 함께 확보할 수 있다고 강조했다.

이와 함께 문서중앙화가 기업의 핵심 지식을 보호하면서도 구성원 간 협업을 촉진하는 역할을 한다는 점도 언급됐다. 문서를 자산화하고 공유 체계를 마련하면 조직 내 업무 노하우의 재사용도가 높아지고, 개인이나 부서 단위로 흩어진 문서가 회사 차원의 자산으로 전환될 수 있다는 설명이다.

두 번째 세션에서는 문서중앙화 시스템과 RAG를 연동하는 구체적인 방법이 다뤄졌다. 문서중앙화 시스템의 데이터 수집 API를 활용하면 신규로 작성되거나 수정·삭제된 문서 정보를 RAG 검색 환경에 곧바로 반영할 수 있으며, 이를 통해 문서 변경 이력이 AI 검색 결과에 빠르게 반영되는 구조를 구현할 수 있다고 설명했다.

사용자 권한과 문서 메타데이터를 검색 단계에 함께 적용하는 방안도 소개됐다. 이 경우 사용자는 자신이 접근 가능한 문서 범위 안에서만 AI 검색 결과를 받아볼 수 있고, 작성자나 생성일, 태그 등의 메타데이터를 활용해 더 정밀한 검색도 가능해진다.

발표자들은 특히 RAG의 검색 성능을 끌어올리려면 텍스트를 기계적으로 분할하는 방식에서 벗어나 문서의 구조를 고려한 검색 단위 설계가 필요하다고 강조했다. 목차나 문단, 표, 슬라이드 등 문서가 가진 구조적 특성을 검색 단위에 반영하면 문맥이 끊기는 손실을 줄이고 검색 정확도를역시 높일 수 있다는 설명이다.

이형배 인젠트 대표이사는 "생성형 AI의 경쟁력은 데이터를 얼마나 많이 보유했는지가 아니라, 신뢰할 수 있는 지식 자산을 얼마나 체계적으로 관리하는지에 달려 있다"며 "문서중앙화는 이제 AI 활용을 위한 선택이 아닌 필수 인프라로 자리잡고 있다"고 말했다.

이어 "문서중앙화와 RAG를 효과적으로 연계하려면 데이터 수집, 권한 관리, 문서 구조화라는 세 가지 요소가 함께 고려돼야 한다"며 "INZENT EDM은 기업의 지식 자산을 안전하게 관리하면서도 AI가 활용할 수 있는 형태로 연결해주는 기반 플랫폼 역할을 할 수 있다"고 밝혔다.