Backoffice AI Agent 구축기 — RAG+MCP 기반 플레이스AI 특화 지식 검색 시스템

본 글은 백오피스에서 사용할 수 있는 AI 에이전트 구축 경험을 공유합니다. 특히 플레이스AI 서비스의 특화된 지식 검색 시스템을 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 MCP(Multi-Context Prompting) 기반으로 구축한 과정을 상세히 다룹니다.

RAG는 LLM의 환각 문제를 줄이고 최신 정보를 반영하는 데 효과적이며, MCP는 복잡한 질문에 대해 여러 컨텍스트를 활용하여 더 정확하고 풍부한 답변을 생성하도록 돕습니다. 글에서는 이러한 기술들을 활용하여 내부 지식 검색 시스템을 어떻게 설계하고 구현했는지, 그리고 실제 서비스에 적용하면서 얻은 인사이트와 개선점에 대해 설명합니다.

이를 통해 LLM 기반 지식 검색 시스템 구축에 관심 있는 개발자들에게 실질적인 도움을 제공하고자 합니다.