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    Cerebras가 2026년 7월 15일에 공개한 사내 지식베이스 구축기는 하루 15,000건 넘는 질의를 사람과 자동화와 에이전트가 함께 던지는 시스템의 내부 구조를 드러냅니다. 하지만 사내 지식베이스에서 팀이 실제로 과소평가하는 부분은 청킹이나 리랭킹이 아니라 권한, 신선도, 삭제 전파, 그리고 진실 공급원 충돌입니다. HR 문서를 흘리는 검색은 없는 것만 못하고, 이미 폐기한 런북을 자신 있게 인용하는 검색은 위키보다 위험합니다. 이 글은 Cerebras가 공개한 설계를 출발점 삼아, 인덱스 시점의 ACL 스냅숏 문제, age decay와 삭제 전파의 차이, 위키와 티켓이 서로 다른 말을 할 때의 우선순위 규칙, 그리고 출시 전에 반드시 만들어야 하는 평가셋의 구성을 정리합니다. 일반적인 RAG 튜토리얼이 다루지 않는 운영 표면에 집중합니다.
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    2026년 엔터프라이즈 AI 검색 시장 전체 지도. 사내 지식이 Slack·Confluence·Drive·Notion·Jira·Salesforce에 흩어진 시대에, RAG over corporate data가 어떻게 직원 생산성을 바꾸는가. Glean(2024년 $260M, $4.6B 밸류), Microsoft 365 Copilot(시트당 월 $30), Atlassian Rovo, Notion Atlas, Slack AI, Google Gemini for Workspace, Guru, Coveo, Lucidworks Fusion, Elastic, Hebbia, Perplexity Enterprise, You.com, Anthropic Claude Enterprise, ChatGPT Enterprise, 그리고 오픈소스 RAG(Onyx/Danswer·Quivr·Khoj·LibreChat·AnythingLLM). RAG 아키텍처 스택 — Unstructured·LlamaParse·Docling, OpenAI text-embedding-3·Cohere·Voyage·Jina·BGE-M3·Nomic, Pinecone·Weaviate·Qdrant·pgvector, Cohere Rerank·ColBERT, Ragas·TruLens·DeepEval. 권한 보존(ACL), 데이터 프라이버시, 커넥터 우주, 한국·일본 엔터프라이즈, 빌드 vs 바이, 비용 비교, 20+ 레퍼런스.