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# 기술 자료 및 RAG

# 기술 자료 및 RAG 시스템

SecureAI는 \*\*RAG(검색 증강 생성)\*\*를 사용하여 AI 모델을 개인 데이터 및 문서와 연결하여 안전하고 정확하며 상황 인식 응답을 보장합니다.

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## RAG란 무엇인가요?

\*\*RAG(검색 증강 생성)\*\*는 언어 모델을 외부 지식 소스와 결합하는 AI 기술입니다. 모델의 사전 훈련된 데이터에만 의존하는 대신:

1. **쿼리 처리**: 시스템은 사용자 프롬프트를 분석하여 관련 지식 요구 사항을 식별합니다.
2. **지식 검색**: 의미론적 검색은 인덱스에서 관련 문서 덩어리를 검색합니다.
3. **컨텍스트 확대**: 검색된 컨텍스트가 모델 프롬프트에 주입됩니다.
4. **응답 생성**: AI는 귀하의 문서를 인용하여 사실적이고 근거 있는 응답을 생성합니다.

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## SecureAI의 인덱스 유형

색인은 접근성별로 분류된 구조화된 지식 기반입니다.

| 지수 유형      | 범위     | 액세스 및 개인정보 보호                      | 최고의 대상                   |
| ---------- | ------ | ---------------------------------- | ------------------------ |
| **개인 색인**  | 개인 사용자 | 종단 간 암호화; 영지식 저장(관리자도 내용을 읽을 수 없음) | 개인 메모, 개인 연구, 개별 프로젝트 문서 |
| **그룹 지수**  | 팀/부서   | 그룹 멤버십으로 제어되는 역할 기반 액세스            | 부서 위키, 팀 프로젝트 문서, 공유 SOP |
| **글로벌 지수** | 조직 전체  | 모든 회사 사용자에 대한 읽기 액세스               | 회사정책, 인사지침, 전사매뉴얼        |

### 1. 개인 색인

* **영지식 개인 정보 보호**: 파일과 대화는 테넌트/사용자 키로 암호화됩니다.
* **창작**:
  * **사용자**: 채팅 인터페이스를 열고 모델 선택기 옆에 있는 색인 선택기를 클릭한 다음 *개인* 탭으로 전환하고 \*\*+\*\*를 클릭합니다.
  * **관리자**: **관리자 ? 인덱스 관리 ? Index**를 생성하고 이를 특정 사용자에게 할당합니다.

### 2. 그룹 인덱스

* **협업**: 여러 팀 구성원이 동일한 지식 기반에 문서를 쿼리하고 기여할 수 있습니다.
* **창작**:
  * **관리자?로 이동하세요. 그룹 관리 ? 그룹**을 만들고, 구성원을 할당하고, 공유 그룹 색인을 연결하세요.

### 3. 글로벌 인덱스

* **전사적 표준**: 기업 규정 준수, 법률 용어 및 운영 지침을 위한 중앙 집중식 저장소입니다.
* **생성**: **관리자 ? 인덱스 관리 ? Index**를 생성하고 범위를 **Global**로 설정합니다.

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## 인덱싱 작동 방식

파일(PDF, Word 문서, CSV, JSON, Markdown 또는 일반 텍스트)을 업로드하는 경우:

`원시 문서 --?  텍스트 추출 --?  의미적 청킹 --?  벡터 임베딩 --?  벡터 저장(인덱스)`

1. **문서 처리**: 텍스트 및 메타데이터(타임스탬프, 파일 이름)가 추출되고 정리됩니다.
2. **청킹**: 콘텐츠는 맥락적 연속성을 유지하기 위해 중복되는 최적화된 의미론적 청크로 분할됩니다.
3. **임베딩 생성**: 청크는 고차원 벡터 임베딩으로 변환됩니다.
4. **벡터 저장**: 임베딩은 즉각적인 유사성 검색을 위해 고성능 벡터 데이터베이스에 저장됩니다.

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## 모범 사례

* **이름 지정**: 색인 및 업로드된 파일에 명확하고 설명이 포함된 이름을 사용합니다(예: doc1 대신 HR-Policy-2026).
* **파일 준비**: 업로드된 문서가 일반 텍스트인지 확인하세요. 업로드하기 전에 품질이 낮은 스캔을 정리하세요.
* **파일 제한**: 표준 업로드는 배치당 최대 10MB의 파일을 지원합니다.
* **적절한 범위**: 개인 색인에 민감한 개인 메모를 보관하세요. 팀 리소스를 그룹 인덱스로 이동합니다.