인포유앤컴퍼니가 국내 대형 항공사를 대상으로 Databricks 기반 사내 문서 검색 AI 챗봇(RAG) 플랫폼을 구축하고, 4개월 만에 3개 도메인으로 확장을 완료했다고 밝혔다.

이번 프로젝트는 부서별로 각자 구축·운영되며 중복되고 있던 RAG 챗봇을 하나의 표준 플랫폼으로 통합하는 것에서 출발했다.

부서마다 흩어져 있던 운영 지식을 찾기 어렵고, 검색 결과의 출처를 신뢰하기 어렵다는 것이 고객사의 공통된 문제였다. 인포유앤컴퍼니는 화물 운영·시장동향 도메인을 우선 구축해 운영을 이관한 뒤, 동일한 코드베이스에서 수집 어댑터와 설정값만 교체하는 방식으로 객실 도메인까지 확장했다. 이 과정에서 도메인이 늘어나도 코드가 늘지 않는 재사용 가능한 멀티도메인 구조를 실증했다.

플랫폼은 하이브리드 검색과 Self-RAG 판정 구조를 적용해 부적합한 문서로 인한 환각을 판정 단계에서 차단하도록 설계됐으며, 모든 답변에는 원본 출처가 자동으로 함께 제공된다. 한국어 형태소 분석과 동의어 사전 등 한국어 특화 검색 엔지니어링을 별도로 구축해 검색 정확도를 높였고, PII(개인정보) 마스킹과 제로트러스트 기반 인증 체계로 보안을 확보했다. 오프라인 품질 평가와 운영 트레이스 모니터링을 병행하는 관측 체계를 구축해, 구축 이후에도 지속적으로 품질을 측정하며 운영하고 있다.

이번 프로젝트는 2026년 3월부터 6월까지 4개월간 진행됐으며, 한국어 검색 오버헤드는 p50 기준 약 140마이크로초 수준으로, PII 보호 운영 비용은 하루 약 2달러 수준으로 확인됐다. 고객사 실무자들은 벡터 검색 기술에 대한 신뢰도가 높아졌으며 플랫폼의 품질과 기능에 만족한다는 반응을 보인 것으로 나타났다.

인포유앤컴퍼니는 이번 프로젝트를 AI 에이전트 구동을 담당하는 BXG의 실제 구축 사례로 보고 있으며, 이를 통해 확보한 멀티도메인 확장 구조와 한국어 검색 엔지니어링 노하우를 향후 유사한 데이터·AI 전환 프로젝트에 활용할 계획이다.