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Gemma

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회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)

사내 QnA 봇 강의 중 inhouse-python-index 결과

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병진님 안녕하세요:)
바쁘실텐데 답변 확인해주셔서 감사합니다!
'사내 QnA 봇' 강의 실습 중에 질문이 생겨서 글 남깁니다.

 

inhouse-rule-index는 pdf 표의 한계로 제대로 인덱싱이 안되어서 틀린 답이 나온다고 하셨습니다.
그 근거로 '전결 규정' 파일을 확인하셨고, '대표이사' 승인이 필요하다고 말씀 주셨습니다.

스크린샷 2025-11-05 오후 10.30.27.png

 

실제로 inhouse-rule-index 실습 결과, '대표이사'에 대한 언급이 답변에 없어서 이해를 하고 넘어갔습니다.

inhouse-rule-index 결과.png

 

 

하지만, inhouse-python-index로 전처리를 하고 n8n으로 교체후에 돌려보았을 때도 아래와 같이 동일한 결과가 나왔는데요.

inhouse-python-index 결과.png

 

왜 그럴까 확인해봤더니, '경비 관리 가이드' 문서의 내용을 토대로 답변을 작성한 것으로 보입니다.

스크린샷 2025-11-05 오후 10.28.28.png

 

제 질문은,

'경비 관리 가이드' 문서만 보면 처음에 틀렸다고 생각했던 답변이 맞다라고 판단되는데, 제가 이해한게 맞을까요? 서로 다른 문서에서 승인 절차에 대해 다른 내용이 있기 때문에 문서 싱크가 맞지 않아서 그런 것으로 보여집니다. 이 부분에 대해서 병진님 의견이 궁금합니다!

답변 1

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강병진
지식공유자

안녕하세요! 늘 좋은 질문 감사합니다. 말씀하신 것처럼 볼 수도 있겠네요.

문제의 근본적인 원인은 질문이 명확하지 않으니 (예산인지, 경비인지) 발생하는 것 같습니다. 조금 더 제대로 에이전트를 개발한다면, 질문을 조금더 명확히 하는 과정을 거치고, 그 이후에 답변을 생성하는게 조금 더 정확도를 높이는 방법인 것 같습니다!

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Gemma
질문자

네! 이해하였습니다. 답변 감사합니다:)

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