AI KNOWLEDGE SERVICE / RAG BLUEPRINT

한국문화관광연구원
연구지식 AI 챗봇

안전한 연구지식 탐색 허브
연구성과를 검색·인용·추천하는 RAG 기반 AI 서비스

전문가 분석·기술 설계·아키텍처 보고서
기준일 2026.09.22
Ⅰ
제안 배경
한국문화관광연구원 AI 챗봇 RAG 구축Ⅰ. 제안 배경 › 1.1 문제와 기회
Ⅰ. 제안 배경
1.1 연구성과를 지식서비스로 전환해야 하는 이유
RFP는 연구성과물과 기관 지식자산을 기반으로 한 AI 연구지원·행정지원 체계 구축을 요구합니다. 기존 문서와 메뉴에 분산된 연구성과를 검색·인용·추천 가능한 지식서비스로 전환합니다.
자료 분산·검색 한계·반복질의
세 가지 공백을 하나의 연구지식 허브로 전환
자료
분산
PP1
  • 연구성과·발간물 분산
  • 원문 위치 확인 부담
+
검색
한계
PP2
  • 키워드 불일치
  • 전문질문 탐색 어려움
+
반복
질의
PP3
  • 민원·정보공개 누적
  • 담당자 검토시간 소모
✓전환 원칙
찾는다
  • 자연어 질문
  • 의미기반 검색
01
설명한다
  • 문서·페이지 인용
  • 근거 부족 시 보류
02
이어준다
  • 추천·피드백
  • 담당자 이관
03
전문가 분석·온라인 리서치Ⅰ - 1
Ⅱ
솔루션 개념
한국문화관광연구원 AI 챗봇 RAG 구축Ⅱ. 솔루션 › 2.1 핵심 개념
Ⅱ. 솔루션 개념
2.1 안전한 연구지식 탐색 허브
RAG는 생성 모델의 기억만 사용하는 방식이 아니라 외부 검색 인덱스의 근거를 함께 사용합니다. 이 문서는 출처성과 안전한 실패를 솔루션의 중심으로 둡니다.
질문 의도·엔티티 분석 + 하이브리드 검색 + 권한 필터
허용된 근거만 생성기에 전달해 출처가 보이는 답변을 만든다
01 질의 분석자연어 질문
질의유형·엔티티
→
02 검색·필터키워드 + 벡터
등급·부서·버전
→
03 응답 생성허용 청크
출처·한계 문구
→
04 개선 루프피드백·추천
평가셋·재색인
✓RFP 핵심 대응
데이터
  • 연구성과 DB 물리분리
  • 질의·엔티티 데이터셋
D
검색
  • 자연어 질문 분석
  • 의미기반 검색
S
운영
  • 추천·피드백
  • 반복질의·이관
O
RAG 기반 AI 챗봇 소개 솔루션Ⅱ - 1
Ⅲ
서비스 절차
한국문화관광연구원 AI 챗봇 RAG 구축Ⅲ. 서비스 설계 › 3.1 질의 응답
Ⅲ. 서비스 설계
3.1 질의 입력부터 안전한 답변까지
검색 결과가 충분하지 않거나 권한·민감정보 문제가 있는 경우는 정상적인 시스템 상태입니다. 답변을 억지로 생성하지 않고 추가질문·담당자 이관으로 전환합니다.
검색 이전과 생성 이전에 권한을 확인하는 이중 통제
답변은 근거가 있을 때만, 근거가 없으면 안전하게 멈춘다
입력 검증세션·인증
민감정보 탐지
→
질의 이해의도·엔티티
질의 재작성
→
근거 검색필터·하이브리드
재랭킹
→
답변 분기생성·출처
추가질문·이관
근거 충분검색된 청크와 출처를 바탕으로 답변·관련자료·피드백을 제공합니다.
근거 부족“확인 가능한 자료가 없습니다”를 안내하고 질문을 구체화합니다.
권한 제한비인가 문서는 검색·생성·인용·다운로드 모두 차단합니다.
민감·위험 질문마스킹·거절·담당자 이관과 감사로그를 적용합니다.
검토 기준: RFP DAR-003·DAR-004·SFR AI 기능군·SER-008 / 기술 매뉴얼 PoC 초기 기준선
질의 응답·안전한 실패 설계Ⅲ - 1
Ⅳ
아키텍처
한국문화관광연구원 AI 챗봇 RAG 구축Ⅳ. 기술 설계 › 4.1 전체 구성
Ⅳ. 기술 설계
4.1 물리분리·정책·검색·생성 계층
생성 모델은 원문 저장소를 직접 읽지 않습니다. 검색·재랭킹·정책 필터를 통과한 허용 청크와 출처만 응답 생성기로 전달됩니다.
물리분리 연구지식 영역을 중심으로 접근·AI·운영 계층을 배치
보안 경계가 데이터 흐름보다 먼저 보이는 아키텍처

접근 채널

대국민 포털
연구자·직원 포털
운영자 콘솔

AI 서비스 계층

API Gateway · SSO · MFA
질의 의도·엔티티 분석
권한·데이터등급 정책
하이브리드 검색·재랭킹
허용 근거 기반 생성

물리분리 지식 영역

연구성과 원문
메타데이터·권한 DB
벡터·키워드 인덱스
평가셋·로그·버전
✓보안 결정점
외부 API
  • 원문 반출 금지
  • 승인된 모델만 사용
01
로그
  • 마스킹·최소 보존
  • 접근 감사
02
변경
  • 평가셋 회귀
  • 승인 후 배포
03
논리 아키텍처·보안 경계Ⅳ - 1
Ⅴ
데이터와 품질
한국문화관광연구원 AI 챗봇 RAG 구축Ⅴ. 품질 설계 › 5.1 평가·운영 기준
Ⅴ. 품질 설계
5.1 PoC 초기 기준선과 운영 책임
공통 국가 정확도 벤치마크가 확인되지 않은 항목은 기관 대표 질문셋으로 기준선을 먼저 만들고, 계약 수용 기준과 분리해 단계적으로 확정합니다.
100%근거 포함률
0건권한 누출
95%+미응답 이관 적절성
8초95 percentile 응답
✓NIST AI RMF 기반 품질 운영
GOVERN
  • 책임체계
  • 변경 승인
G
MAP
  • 위험 시나리오
  • 영향 범위
M
MEASURE
  • 검색·근거성
  • 보안 테스트
M
MANAGE
  • 이관·복구
  • 회귀·개선
M
초기 기준선: 계약 수용값이 아니라 PoC 시작 기준이며, 대표 질문셋·망 구성·데이터 규모 확인 후 최종 조정합니다.
품질평가·운영 기준Ⅴ - 1
Ⅵ
요구사항 추적
한국문화관광연구원 AI 챗봇 RAG 구축Ⅵ. 추적성 › 6.1 요구사항·설계·증거
Ⅵ. 요구사항 추적
6.1 RFP 요구사항은 테스트 증거까지 연결한다
RFP 핵심 요구사항을 소개 솔루션·기술 매뉴얼·아키텍처·테스트 케이스에 연결해 “설명했다”에서 “검증할 수 있다”로 전환합니다.
DAR-003
연구성과 DB 물리분리
→
망분리 구성검토서 · 접근 차단 테스트
DAR-004
질의유형·엔티티 데이터셋
→
데이터셋 버전 · 검수 기록
SFR AI 기능군
자연어·의미검색·추천·피드백
→
대표 질문셋 · 검색 회귀 테스트
SER-008
AI 보안·권한·감사로그
→
공격 시나리오 · 차단 증적
PSR
교육·유지관리·비상대책
→
교육일지 · 운영보고 · 복구 리허설
주의: `SFR AI 기능군`은 현재 추적용 표기이며, 착수 시 변경본 과업내용서의 실제 세부 번호와 1:1 대조해 확정합니다.
RFP 요구사항 추적 매트릭스Ⅵ - 1
Ⅶ
운영 전환
한국문화관광연구원 AI 챗봇 RAG 구축Ⅶ. 운영 전환 › 7.1 구축·PoC·인수인계
Ⅶ. 운영 전환
7.1 설계에서 운영전환까지 검증 게이트를 통과한다
제품 선정부터 시작하지 않습니다. 먼저 대표 질문셋·권한 모델·출처 표현·보안 경계를 고정하고, 동일 평가셋으로 후보 기술을 비교합니다.
기획·기준 → RAG 구축 → 검증·전환
PoC 결과가 모델·저장소·운영 기준을 결정하게 한다
기획·기준
요구사항
보안 기준
데이터 표준
평가셋
RAG 구축
수집·파싱
청킹·임베딩
검색·재랭킹
응답·출처
검증·전환
통합테스트
보안점검
교육·인수인계
초기 안정화
✓인수인계 산출물
운영
  • 관리자 매뉴얼
  • 데이터 검수 절차
01
품질
  • 평가셋·회귀 테스트
  • 미응답 개선 큐
02
비상
  • 장애·복구 절차
  • 보안 사고 대응
03
기술결정 로그·운영 전환Ⅶ - 1
FINAL REVIEW / NEXT DECISION

안전한 연구지식 탐색 허브
다음은 PoC입니다

대표 질문셋과 권한 모델을 먼저 확정하고,
검색·근거성·보안 경계를 동일한 평가셋으로 검증합니다.

PASS WITH OPEN DECISIONS
제품·망·계약 수용 기준은 착수 단계에서 확정