위키의 종말: AI Knowledge Graphs가 검색을 바꾸다
Source: Dev.to
TL;DR
전통적인 엔터프라이즈 검색은 키워드에만 의존하고 컨텍스트를 고려하지 않기 때문에 고장 났다. Retrieval‑Augmented Generation (RAG)과 Knowledge Graph를 결합하면 코드, 회의, 의사결정을 하나의 질의 가능한 뇌로 연결함으로써 게임을 바꾸고 있다.
The Problem: The “Human Router”
우리 모두 겪어봤다. 주니어 개발자가 “왜 이렇게 인증을 구현했나요?”라고 물을 때,
답변하려면 다음을 해야 한다:
- 3개월 전 Slack 대화를 검색한다.
- Jira에서 원래 요구사항 티켓을 찾아본다.
- 구현된 PR을 찾기 위해 GitHub를 확인한다.
- 결정이 내려진 정확한 순간을 찾기 위해 Zoom 녹화를 훑어본다.
우리의 도구들은 각각 독립된 사일로다. 서로 대화하지 않는다. 우리는 Human Router가 되어, 답을 맞추기 위해 수동으로 컨텍스트를 전환한다. 이러한 “툴 피로도”와 컨텍스트 전환이 바로 개발자 생산성을 죽이는 요인이다.
Enter RAG (Retrieval‑Augmented Generation)
여기서 AI가 문자 그대로 채팅에 들어온다. RAG는 단순히 챗봇을 만드는 것이 아니라, 그 챗봇을 우리 조직의 실제 상황에 기반하게 하는 것이다.
전체 인터넷을 학습시키는 대신, RAG는 사내 데이터(문서, 티켓, 전사록)에서 관련 조각을 찾아 LLM에 제공해 정확한 답을 생성한다. 단순 텍스트 검색만으로는 충분하지 않다. 사일로를 진정으로 깨려면 관계를 이해해야 한다.
The Missing Link: The Knowledge Graph
텍스트는 평면이다. 엔지니어링은 그래프다.
- 회의 → 의사결정
- 의사결정 → Jira 티켓
- 티켓 → PR
사일로 문제를 해결하려면 이러한 연결을 자동으로 매핑할 수 있는 시스템이 필요하다.
이것이 우리가 Syncally 구축 시 채택한 핵심 아키텍처 철학이다. 단순히 텍스트를 색인하는 것만으로는 부족하다는 것을 깨달았고, 팀 지식 전체를 시각적으로 매핑하는 Knowledge Graph가 필요했다.
예를 들어 “PostgreSQL 마이그레이션”을 검색하는 대신, 그래프 기반 접근법은 자동 컨텍스트 연결을 제공한다. 시스템은 코드 커밋을 이를 만든 논의와 자동으로 연결하고, 회의를 최종 결정과 직접 연결한다.
이렇게 하면 “왜 PostgreSQL을 사용했나요?”라는 질의가 키워드 탐색이 아니라 팀 히스토리의 구조화된 탐색으로 변한다.
The Future of Search Is Actionable
다음 세대 엔터프라이즈 검색—Syncally와 광범위한 RAG 생태계가 지원—은 “문서를 찾는 것”을 넘어선다. 회의 인텔리전스와 사전 컨텍스트 제공으로 나아간다.
새로운 엔지니어가 “왜 이렇게 인증을 구현했나요?”라고 물으면, 시스템이 단순히 링크만 제공하는 것이 아니라 정확한 회의 스니펫, PR, 그리고 그 아키텍처에 이르게 된 토론 스레드를 보여주는 온보딩 모드를 상상해 보라.
이것이 검색 바와 두 번째 뇌의 차이점이다.
Conclusion
시니어 엔지니어가 떠날 때 지식이 사라져서는 안 된다. RAG와 Knowledge Graph를 활용해 사일로를 허물면, 우리 코드베이스에서 고고학자가 되는 시간을 줄이고, 실제로 좋아하는 일—빌드—에 다시 집중할 수 있다.