RAG 사내 챗봇 구축 업체 추천 기준 (2026): 업체 유형 4가지 비교

RAG 사내 챗봇은 무엇이 다른가?

RAG는 질문이 들어오면 회사 문서에서 관련 부분을 먼저 찾고, 그 내용만 근거로 답을 만드는 방식입니다. AI가 기억으로 답하지 않고 사내 규정·매뉴얼·계약서 문구를 찾아 답하기 때문에, 답변 옆에 어느 문서의 어느 부분인지 함께 보여 줄 수 있습니다.

그래서 업체를 고를 때 가장 먼저 볼 것은 모델 이름이 아니라 문서를 찾는 단계입니다. 찾는 단계가 틀리면 어떤 모델을 써도 그럴듯한 오답이 나옵니다.

업체를 고르기 전에 정할 것은?

챗봇에 넣을 문서를 종류별로 세어 보세요. 규정집, 업무 매뉴얼, 제품 설명서, 계약서 양식이 각각 몇 개이고 어떤 형식(워드·PDF·스캔본·한글 파일)인지가 구축 범위를 정합니다.

두 번째는 누가 무엇을 봐도 되는지입니다. 인사·급여 문서처럼 부서별로 열람을 나눠야 하는 문서가 있으면 권한 설계가 필요하고, 범용 AI 서비스로는 하기 어렵습니다.

견적을 받을 때 꼭 물어볼 질문은?

문서에 답이 없는 질문을 받으면 어떻게 하는지, 정답률을 무엇으로 재서 검수하는지, 문서가 바뀌면 누가 어떻게 다시 넣는지 세 가지를 물어보세요.

계약 전에 실제 사내 문서 몇 개와 직원들이 자주 묻는 질문 20개 정도를 주고 결과를 보여 달라고 요청하면 업체 수준이 바로 드러납니다.

SGK 스튜디오는 어떻게 진행하나?

고객응대 챗봇과 같은 코어로 사내 문서 검색 챗봇을 만듭니다. 답변에는 근거 문서를 표시하고, 근거가 없으면 지어내지 않고 담당자에게 넘깁니다. 검수는 착수 전에 합의한 실제 질문 테스트의 정답률로 판정합니다.

완성되면 소스코드는 고객사 GitHub로, AI 모델 계정은 고객사 명의로 넘깁니다. 저희에게 종속되지 않습니다.

SGK 스튜디오가 맞지 않는 경우

• 문서가 수십 개 안팎이고 권한 구분이 필요 없다면 범용 AI 서비스의 기업 요금제가 더 저렴하고 빠릅니다.
• 외부 인터넷과 끊긴 망분리 서버에 설치해야 하는 대규모 도입이라면 대형 AI 솔루션 기업이 맞습니다.