Backoffice AI Agent 구축기 — RAG+MCP 기반 플레이스AI 특화 지식 검색 시스템

문제 & 배경: 문서가 Confluence, GitHub, 외부 자료 등에 흩어져 있고 기존의 단어 일치 검색은 약어·사내 용어·긴 문맥을 잘 찾지 못해 필요한 정보를 확인하는 데 시간이 많이 걸렸습니다.

기술 & 해결책: 문서를 자동으로 수집·정제해 최신 상태로 저장하고, 의미를 이해하는 검색과 단어 기반 검색을 함께 사용한 뒤 MCP 에이전트가 질문 의도를 파악해 답변에 필요한 정보를 조합하도록 설계했습니다.

교훈 & 주의점: 검색 품질·응답 속도·운영 비용을 함께 평가하며 최적화한 결과 응답 만족도와 속도가 개선되고 토큰 및 도구 호출이 줄었으며, 지속적인 문서 갱신과 단계별 검색 평가가 중요하다는 점을 확인했습니다.