정의와 개요
지식 기반은 검색과 맥락을 위해 문서, 추출 텍스트, 권한, 담당자, 버전을 준비합니다. 업로드만으로 정확하거나 준비된 지식이 되지는 않습니다.
적용 방법
승인된 PDF, Office, TXT, Markdown으로 시작하세요. 실제 파일의 표와 OCR을 검증하고 검토 주기와 구버전 폐기 규칙을 정합니다. 웹·DB·API는 연결기와 원본 권한도 확인하세요.
RAGBOX · RAGBOX Private AI 통제 프레임워크
01신원
02권한
03워크스페이스
04지식
05모델
06감사
워크플로
제목이 같은 두 회계연도 문서로 시험하세요. 연도에 따라 답이 달라지면 미지정 질문에 확인을 요청해야 합니다. 과거 문서는 상태를 표시하고 만료 지식을 정기 검토하세요.
시작 전 점검
- 문서 소유자
- 활성 버전
- OCR·표 품질
기능과 배포는 프로젝트별 확인이 필요합니다. 근거 없는 인증, ROI, 고객 주장은 하지 않습니다.
핵심 요점
- 승인 문서 선택
- 담당자 지정
- 참조 질문과 답변 준비
- 접근 거부와 삭제 테스트
- 확장 전 품질, 속도, 비용 측정
RAGBOX 계획 지침이며 외부 인증 기준이 아닙니다. 각 계층에 담당자, 증거, 테스트가 필요합니다.
자주 묻는 질문
데이터가 네트워크 밖으로 나가나요?
배포와 연결 서비스에 따라 다릅니다. 모델, OCR, 임베딩, 백업, 로그 트래픽을 파악한 뒤 경계를 확인하세요.
AI 답변을 바로 신뢰해도 되나요?
법률, 회계, 중요한 결정에서는 원문, 완전성, 버전을 확인하세요. 출처는 검토를 돕지만 정확성을 보장하지 않습니다.
어떻게 시작하나요?
활용 사례 하나, 승인 문서, 담당자, 수용 기준을 정하고 소규모로 품질, 권한, 비용을 테스트한 후 확장하세요.
참고 자료
공개 자료는 원칙을 설명하며 RAGBOX를 인증하지 않습니다.
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
실무 적용 전 전문가 검토가 필요합니다. 개별 법률 또는 세무 자문이 아닙니다.