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How it works

벡터 DB 없이 작동하는 내비게이션형 RAG

일반적인 RAG는 문서를 잘게 나눠 벡터화하고, 비슷한 조각 몇 개만 꺼내 답합니다. 모노시리 AI RAG는 자료를 목차처럼 정리하고, AI가 필요한 문서를 직접 읽으러 가서 답합니다.

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Two approaches

두 가지 RAG는 자료를 읽는 방식이 다릅니다

둘 다 사내 문서를 근거로 AI가 답하는 방식(RAG)이지만, 답에 이르는 경로가 다릅니다.

일반적인 방식

벡터 검색형 RAG

  1. 문서를 작은 조각으로 나눈다

    자료를 수백 자 단위의 조각(청크)으로 잘라냅니다.

  2. 조각을 벡터화해 저장한다

    임베딩 모델로 숫자의 나열로 바꿔 벡터 DB에 넣어 둡니다.

  3. 질문과 비슷한 조각을 몇 개 꺼낸다

    질문도 벡터화해, 의미가 가까운 조각을 위에서부터 몇 개만 고릅니다.

  4. 꺼낸 조각만 읽고 답한다

    선택되지 않은 부분은 AI의 눈에 들어오지 않습니다.

모노시리 AI RAG

내비게이션형 RAG

  1. 자료를 목차처럼 정리한다

    업로드한 자료를 AI가 주제별 계층(스킬)으로 묶습니다.

  2. 목차(스킬 트리)를 갖춰 둔다

    어느 자료에 무엇이 적혀 있는지를 AI가 따라갈 수 있는 형태로 저장합니다. 벡터 DB는 쓰지 않습니다.

  3. 질문에 맞춰 목차를 따라간다

    AI가 목차를 위에서부터 살펴보며 관련 있어 보이는 자료를 고릅니다.

  4. 필요한 문서를 읽고 답한다

    고른 문서를 읽고 그것을 근거로 답합니다. 기재된 내용이 없으면 그렇다고 답합니다.

Skill tree

스킬 트리는 AI를 위한 자료의 목차입니다

예를 들어 '연차 휴가는 어떻게 신청하나요?'라는 질문을 받으면, AI는 다음과 같이 목차를 따라가 읽을 자료를 찾습니다.

연차 휴가는 어떻게 신청하나요?
사내 규정 폴더
  • 인사·노무
    • 휴가·휴일
      • 취업규칙_2025.pdf이 자료를 읽고 답변
    • 근태·재택근무
  • 경비·구매
    • 경비 정산
  • 정보 보안
AI가 따라간 경로읽으러 간 자료
그림은 예시입니다. 실제 목차는 업로드한 자료에 맞춰 AI가 자동으로 만듭니다.
Comparison

벡터 검색형 RAG와의 차이

사전 준비
벡터 검색형 RAG임베딩 모델과 벡터 DB를 준비하고, 문서 분할 방식을 조정
모노시리 AI RAG(내비게이션형)파일을 업로드하기만 하면 됨
자료를 읽는 방식
벡터 검색형 RAG질문과 비슷한 조각 몇 개만 꺼냄
모노시리 AI RAG(내비게이션형)목차를 따라가 필요한 문서를 읽으러 감
여러 자료에 걸친 질문
벡터 검색형 RAG필요한 조각이 상위에 들지 않으면 답하기 어려움
모노시리 AI RAG(내비게이션형)목차에서 관련 자료를 골라 함께 읽음
자료에 기재되지 않은 질문
벡터 검색형 RAG비슷한 조각을 바탕으로 답해 버리는 경우가 있음
모노시리 AI RAG(내비게이션형)'기재되어 있지 않다'고 답하도록 설계
답변의 근거
벡터 검색형 RAG구축 방식에 따라 다름
모노시리 AI RAG(내비게이션형)관리 화면에서 참조한 자료의 파일명을 표시
자료 추가·교체
벡터 검색형 RAG분할과 벡터화를 다시 수행
모노시리 AI RAG(내비게이션형)스킬 트리를 자동으로 다시 생성

※ 벡터 검색형 RAG 항목은 일반적인 구성을 나타낸 것으로, 특정 제품을 가리키지 않습니다.

준비 불필요

벡터 DB도 임베딩 모델도 준비하지 않아도 됩니다

RAG를 직접 만들 때 필요한 문서 분할·벡터화·데이터베이스 구축이 전혀 필요 없습니다. 파일을 업로드하면 AI가 따라갈 목차(스킬 트리)가 자동으로 만들어집니다.

기재가 없을 때

적혀 있지 않은 것은 '기재되어 있지 않다'고 답합니다

AI는 목차를 따라가 자료를 읽으러 가기 때문에, 어디에도 적혀 있지 않다는 것을 알아챌 수 있습니다. 그럴 때는 추측으로 지어내지 않고 '문서에는 기재되어 있지 않습니다'라고 답하도록 설계되어 있습니다.

출처

어떤 자료를 보고 답했는지 바로 확인할 수 있습니다

관리 화면의 채팅에서는 답변 아래에 참조한 자료의 파일명이 표시됩니다. 클릭하면 자료를 열어 내용을 직접 확인할 수 있습니다.

※ LINE·Slack에서 받은 답변에는 자료명이 표시되지 않습니다.

자료 업데이트

자료를 교체하면 목차도 자동으로 다시 만듭니다

자료를 추가·교체·삭제하면 스킬 트리가 자동으로 다시 만들어집니다. 분할 설정이나 인덱스 재구축 같은 작업은 필요 없습니다.

FAQ

작동 원리에 관한 자주 묻는 질문

RAG는 사내 문서 등을 근거로 AI가 답변하는 방식을 통틀어 이르는 말입니다. 모노시리 AI RAG는 그중에서도 벡터 검색에 의존하지 않는 '내비게이션형' RAG입니다. 업로드한 자료를 계층(스킬)으로 정리해 두고, 질문이 들어오면 AI가 목차를 따라가 필요한 문서를 읽은 뒤 근거를 제시하며 답합니다.
벡터 검색형 RAG는 문서를 작은 조각으로 나눠 벡터화하고, 질문과 비슷한 조각 몇 개만 꺼내 답합니다. 모노시리 AI RAG는 자료의 목차를 따라가 문서 자체를 읽으러 가기 때문에, 여러 자료에 걸친 질문이나 자료에 적혀 있지 않은 질문('해당 없음'이라고 답해야 하는 질문)에 강한 것이 특징입니다.
아니요, 필요 없습니다. 파일을 업로드하면 AI가 따라갈 목차(스킬 트리)가 자동으로 만들어집니다. 서버나 데이터베이스를 구축할 필요도 없습니다.
직접 만들려면 서버 준비, 문서 분할과 벡터화, 검색 정확도 조정, 사용자용 화면 개발이 필요합니다. 모노시리 AI RAG는 이 모든 것을 포함한 서비스이므로, 계정을 만들고 파일을 올리기만 하면 바로 쓰기 시작할 수 있습니다. LINE·Slack·MCP 연동과 폴더별 열람 권한도 기본으로 제공됩니다.
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벡터 검색형 RAG의 한계와, 내비게이션형에 이르게 된 과정을 블로그에서 자세히 설명합니다.

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