내부 지식 에이전트 구축 시 엔지니어링 시간의 70%가 데이터 수집에 소요되는 현실

작성자의 경험에 깊이 공감하며, 많은 엔지니어들이 RAG의 실질적인 병목 현상이 데이터 파이프라인에 있다는 점에 동의하고 있습니다.

• RAG 구축 시 검색 알고리즘보다 데이터 소스별 버전 관리와 파싱 예외 처리에 더 많은 리소스를 할당하라
• OCR 결과물에 대한 유효성 검사 로직을 추가하여 잘못된 데이터가 임베딩되는 것을 방지하라

• RAG 프로젝트 성공의 70%는 모델 튜닝이 아닌 파편화된 데이터 소스의 파싱과 버전 관리에 달려 있다
• OCR 인식 오류나 문서 버전 누락은 검색 알고리즘이 해결할 수 없는 근본적인 데이터 품질 문제이다
• 데이터 수집을 일회성 통합이 아닌 지속적인 동기화 프로세스로 설계해야 정보의 최신성을 보장할 수 있다