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AI / ML·라포랩스 (퀸잇)라포랩스 (퀸잇)·

“AI는 처음인데요?” 점심시간에 탄생한 사내 챗봇, 라포위키 개발기

문제분산된 Notion 문서에서 필요한 정보를 찾기 어려워 동료에게 직접 문의하는 비용이 높음.
접근Flask + PostgreSQL(PGVector) + Google Gemini(gemini-2.5-flash)로 RAG 기반 사내 챗봇 구현. Notion API로 문서를 동기화하고 text-embedding-ada-002로 임베딩. 사내 용어 사전을 쿼리 확장에 적용(상쿠→상품쿠폰)해 검색 정밀도를 높임.
결과한·영 혼용 쿼리 매칭 문제를 text-embedding-ada-002로 해결. 문서 품질이 개선되는 선순환 구조가 형성됐으며, 향후 MCP 연동과 에이전트 아키텍처로 확장을 계획 중이다.
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