사내 RAG 챗봇 구축 교육: 우리 회사 문서로 답하는 AI 만들기
사내 RAG 챗봇 구축 교육은 회사 내부 문서를 학습한 전용 챗봇을 직접 만들어보는 실무형 교육을 말한다. RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 범용 AI 모델이 알지 못하는 우리 회사만의 정보—사규, 매뉴얼, 계약서, 회의록 등—를 검색해 답변에 반영하도록 만드는 기술이다. 챗GPT나 제미나이 같은 범용 챗봇은 회사 내부 정보를 알지 못하기 때문에, 사내 업무에 실제로 쓰려면 결국 RAG 구조를 이해하고 적용할 줄 아는 사람이 필요하다. 코딩 경험이 없어도 실무자와 기획자가 하루 반나절 교육으로 이 구조를 직접 실습해볼 수 있다.
RAG(검색 증강 생성)란 무엇이고 왜 사내 챗봇에 적합한가
RAG는 질문이 들어오면 AI가 답을 바로 생성하는 대신, 먼저 관련 문서를 검색한 뒤 그 내용을 근거로 답변을 만드는 방식이다. 챗GPT 같은 범용 모델은 학습 시점까지의 공개 데이터만 알고 있어서, 사내 규정이나 최근 회의 내용처럼 회사 내부에만 있는 정보에는 답할 수 없다. RAG는 이 문제를 모델 자체를 다시 학습(파인튜닝)시키지 않고도 해결한다. 사내 문서를 검색 가능한 형태로 준비해두면, 새 문서가 추가될 때마다 모델을 다시 훈련시킬 필요 없이 검색 대상만 갱신하면 되기 때문에 유지보수 부담이 상대적으로 적다.
이런 구조적 특징 때문에 RAG는 '우리 회사 문서 기반으로만 답해야 하는' 업무에 자주 쓰인다. 대표적으로는 다음과 같은 업무가 있다.
- 사규·복무규정 안내 — 인사팀에 반복적으로 들어오는 규정 질의 대응
- 제품·서비스 매뉴얼 응대 — 신입 직원이나 고객 문의에 매뉴얼 근거로 답변
- 사내 문의 자동화 — 부서별로 흩어진 공지·가이드를 한곳에서 검색해 답변
- 회의록·프로젝트 문서 검색 — 과거 결정 사항을 빠르게 찾아 근거로 제시
'우리 회사 전용 AI 챗봇 만들기(RAG)' 과정 소개
NUGUNA의 출강 과정 중 '우리 회사 전용 AI 챗봇 만들기(RAG)'는 이런 RAG 구조를 실제로 손으로 구현해보는 심화(ADVANCED) 과정이다. 목표는 이론 설명이 아니라 사내 문서를 학습한 전용 챗봇을 참가자가 직접 만들어보는 것이다. 문서를 검색 가능한 형태로 가공하는 과정부터, 검색된 내용을 근거로 답변을 생성하는 구조까지 한 사이클을 처음부터 끝까지 다룬다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 과정명 | 우리 회사 전용 AI 챗봇 만들기(RAG) |
| 난이도 | 심화(ADVANCED) |
| 교육 시간 | 1.5일 · 총 12시간 |
| 대상 | 실무 담당자, 기획자 |
| 핵심 결과물 | 사내 문서를 학습한 전용 챗봇 실습본 |
교육이 끝나면 이론만 남는 것이 아니라 '우리 데이터로 답하는 AI'라는 실습 결과물이 참가자 손에 남는다는 점이 이 과정의 핵심이다.
'AI 에이전트 실무 구축' 과정과의 차이
NUGUNA는 RAG 챗봇 과정과 함께 'AI 에이전트 실무 구축' 과정도 운영한다. 두 과정 모두 1.5일(12시간) 심화(ADVANCED) 과정이고 실무 담당자를 대상으로 하지만, 다루는 범위가 다르다.
| 구분 | 우리 회사 전용 AI 챗봇 만들기(RAG) | AI 에이전트 실무 구축 |
|---|---|---|
| 핵심 동작 | 질문 → 문서 검색 → 근거 기반 답변 | 목표 → 스스로 판단 → 다단계 작업 처리 |
| 비유 | 물어보면 답하는 사서 | 지시를 받으면 알아서 진행하는 담당자 |
| 교육 시간·난이도 | 1.5일·12시간, 심화(ADVANCED) | 1.5일·12시간, 심화(ADVANCED) |
사내에 문서 검색·응대 자동화가 필요하다면 RAG 챗봇 과정부터, 반복되는 업무 프로세스 자체를 자동화하고 싶다면 에이전트 과정을 함께 검토해볼 만하다.
참가 대상 — 비전공 실무자도 들을 수 있는가
두 과정 모두 대상은 개발자가 아닌 실무 담당자와 기획자다. 다만 난이도 구분상 심화(ADVANCED) 과정으로 분류돼 있으므로, 챗GPT나 제미나이 같은 생성형 AI 도구를 평소에 써본 적이 있고 '이걸 우리 업무에 어떻게 적용할지' 고민해본 사람에게 적합하다. 코드를 직접 짤 줄 알아야 하는 과정은 아니지만, AI 도구 자체를 처음 접하는 완전 입문자보다는 기본적인 프롬프트 사용 경험이 있는 실무자가 실습을 따라가기 수월하다.
다음과 같은 담당자에게 특히 실질적인 참고가 된다.
- 부서 단위 문서 정리·고객 응대·사내 문의 대응 업무를 맡고 있는 실무자
- RAG 기반 챗봇 도입 여부를 판단하고 예산을 검토해야 하는 기획자
- 사내 시스템에 AI를 어디까지, 어떻게 적용할지 로드맵을 그리는 담당자
교육 후 남는 것 — 실습 결과물이 핵심
이 교육의 핵심은 '들었다'가 아니라 '만들었다'에 있다. RAG 챗봇 과정을 마치면 참가자는 자신이 다룬 문서를 기반으로 작동하는 챗봇 실습 결과물을 직접 가지고 돌아간다. 이는 이후 사내 시스템에 실제로 적용할지, 어떤 문서 범위까지 확장할지를 판단하는 근거 자료로 쓸 수 있다. 과장된 성과 수치나 도입 효과를 내세우기보다, '우리 팀이 실제로 RAG 구조를 이해하고 손으로 만들어봤다'는 경험 자체가 이후 내부 프로젝트를 추진할 때 가장 현실적인 자산이 된다.
출강 교육으로 진행되는 이유
'우리 회사 전용 AI 챗봇 만들기(RAG)'와 'AI 에이전트 실무 구축'은 모두 회사로 직접 방문하는 출강 형태로 진행된다. RAG 구조는 결국 '어떤 문서를 검색 대상으로 삼을 것인가'가 핵심인데, 이 판단은 참가자가 자기 회사의 문서 체계를 가장 잘 아는 사람이라는 전제 위에서 이루어진다. 온라인 공개 강의처럼 불특정 예시 데이터로 실습하는 대신, 같은 팀 참가자들이 한 공간에서 자사 업무 맥락을 공유하며 실습을 진행할 수 있다는 점이 출강 방식의 실질적인 장점이다. 12시간이라는 시간 안에 개념 설명과 실습을 모두 소화해야 하므로, 참가 전 부서 내에서 어떤 문서·업무를 챗봇 실습 대상으로 삼을지 미리 좁혀두면 실습 밀도를 더 높일 수 있다. 예를 들어 특정 부서의 매뉴얼 한 종, 최근 몇 개월치 사규 개정 문서처럼 범위를 좁혀서 준비해두면, 12시간 안에 '검색 대상 준비 → 검색 → 답변 생성'까지 한 사이클을 실제로 완주해보기가 훨씬 수월해진다.
