AI 활용을 위한 견고한 데이터 관리
기업 및 기관들이 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 프로젝트를 추진할 때 가장 먼저 부딪히는 벽은 ‘데이터가 AI에 그대로 쓰일 수 없다’는 현실입니다. 많은 데이터에는 중복되거나 오래되거나 불필요한 ROT 문서가 상당수 포함돼 있고, 이를 사전 작업 없이 그대로 벡터화 하면 검색 정확도는 떨어지고, 잘못된 답변이 늘어날 수밖에 없습니다.
또한 문서별 권한(ACL)이나 예외 정책이 반영되지 않으면 민감 정보가 검색 결과에 그대로 노출될 위험이 있습니다. 여기에 수백만~수천만 건 단위의 데이터를 벡터화 하는 과정에서는 검색 성능 저하와 운영 비용 급증이라는 이슈까지 동시에 발생합니다.
이처럼 기업들이 실제 프로젝트 과정에서 경험하는 문제는 정확도/보안/성능 3가지로 귀결됩니다. 따라서 Vector DB 구축은 단순히 기술을 도입하는 문제가 아니라, 데이터 품질과 거버넌스를 동시에 다루는 고도화된 인프라 과제입니다.
Fasoo는 단순한 Vector DB 구축이 아니라, 실제 운영 환경에서 마주하는 문제를 해결하기 위한 노하우를 제공합니다.
이러한 과정을 통해 조직은 환각(Hallucination)을 줄이고, 신뢰할 수 있는 검색 결과를 기반으로 정확도 높은 AI 답변 품질을 확보할 수 있습니다. 또한 보안/규제 준수를 보장하면서도 운영 효율성을 확보해, AI 프로젝트가 실제 성과로 이어지도록 만듭니다.
Vector DB는 단순한 정보자산이 아니라, AI 신뢰성과 보안, 운영 효율성을 좌우하는 핵심 인프라입니다. Fasoo는 실제 프로젝트 경험과 데이터 거버넌스 역량을 바탕으로, 조직이 RAG를 안정적이고 효과적으로 운영할 수 있는 최적의 Vector DB 구축 방안을 제공합니다.
