컨텍스트서치로 기업 세일즈 지식베이스 재구성한 사례

페이수(飞书) 당직 계정에는 영업 전 지원 팀과 서비스 팀의 질문이 끊이지 않습니다. 어떤 기능의 세부 사항을 조회하고, 어떤 규칙의 기준을 확인하고, 어떤 제안서에 담긴 파라미터 설명을 대조해야 하는 등입니다. 그러나 당직 계정의 봇은 문서를 아무리 뒤져도 답을 찾지 못합니다. 답이 어느 제안서의 첨부 파일 속에 숨어 있거나, 연관 문서의 표 스크린샷 안에 들어 있기 때문입니다.

화산엔진 ContextSearch는 AI 애플리케이션을 위해 설계된 지능형 검색 서비스로, 바이트댄스의 로우코드 Agent 플랫폼 A360은 바로 이를 핵심으로 삼아 전체 영업 전 지원 지식베이스를 한 차례 재구축해 각종 질의응답 Agent가 호출할 수 있게 했습니다.

💡 A360 소개: 바이트댄스 내부의 로우코드 Agent 오케스트레이션 및 배포 플랫폼입니다. 여기서 제품 및 운영 담당자는 코드를 작성하지 않고도 Skill / MCP 등 기존 역량을 블록 쌓듯 조합해 AI Agent로 만들고, 원클릭으로 페이수, CRM, 결재 등 업무 시나리오에 배포해 사용자가 사용할 수 있게 합니다.

재구축 이후 질의응답 Agent는 더 이상 "텍스트 한 토막을 받으면 바로 답하는" 방식이 아니라, 자료를 찾아보는 어시스턴트처럼 동작합니다. 본문을 검색할 수 있을 뿐 아니라 첨부 파일과 스크린샷 속의 답도 정확히 찾아냅니다. 그리고 ContextSearch의 모든 검색 결과에는 구조화된 원문 출처(Grounding)가 붙어 Agent가 여러 단계의 추론, 자율적인 추가 질문, 신뢰할 수 있는 답변을 완성하도록 뒷받침합니다. 동시에 ContextSearch는 권한 거버넌스를 검색 단계로 앞당겨, Agent가 승인된 콘텐츠에만 접근할 수 있게 합니다.

01 전통적 검색으로는 Agent 시대의 영업 전 지원 지식베이스를 지탱할 수 없다

A360 플랫폼에는 이미 1만 편이 넘는 영업 전 지원 및 서비스 문서가 축적되어 있는데, 질의응답 Agent가 이 문서들을 맡게 되면서 넘어야 할 세 가지 관문이 생겼습니다.

1. 이미지 속 텍스트는 키워드로 검색되지 않습니다. 전통적인 텍스트 검색은 본문 문자만 인식하므로 첨부 파일, 연관 문서, 표 이미지는 전부 사각지대입니다. OCR을 연동하더라도 파싱이 불완전하거나 이미지와 텍스트의 위치 관계가 소실되면 누락은 여전히 피할 수 없습니다. 영업 전 지원 담당자가 열 번이 넘게 키워드를 바꿔 가며 검색해도, 답은 사실 한 장의 스크린샷에 있었는데 검색되지 않습니다.

2. 권한은 검색이 끝난 뒤에 보충할 수 없습니다. A360 지식베이스 권한은 독립적으로 정의되어 원본 문서 권한과 완전히 일치하지 않습니다. "먼저 회수하고, 나중에 필터링"하는 흔한 방식에는 권한 월탈 위험이 있습니다. 권한 없는 내용을 먼저 꺼낸 뒤 버리기 때문입니다. 권한은 검색 단계에서 개입해 공간, 문서, 호출 주체에 따라 직접 필터링하여, 권한 없는 내용을 후보 집합 밖으로 차단해야 합니다.

3. 답을 받는 쪽이 Agent입니다. 전통적인 검색은 사람을 대상으로 링크와 스니펫을 반환하지만, Agent는 "열어서 보지" 않으며 증거 스니펫(evidence), 섹션 경로(heading path), 이어서 데이터를 가져올 열쇠(fetch_key) 같은 구조화된 핸들이 있어야 증거를 찾아내고 계속 추적할 수 있습니다. 이것이 없으면 결과가 아무리 관련성이 높아도 받아낼 수 없습니다. 인터페이스 설계의 출발점은 사람이 어떻게 보는가가 아니라 Agent가 어떻게 받아 쓰는가입니다.

02 재구축 방안: 문서 전체를 스크린샷과 함께 Agent에게 넘긴다

A360은 화산엔진 ContextSearch를 핵심으로 삼아 지식베이스를 엔드투엔드로 재구축했으며, 전체는 두 개의 링크로 나뉩니다.

지식 유지 링크: 지식 관리자는 A360 플랫폼에서 문서를 유지하고, 일괄로 ContextSearch에 임포트합니다.

지능형 질의응답 링크: 업무 사용자가 페이수 당직 계정에서 질문하면, 질의응답 Agent가 ContextSearch를 호출해 검색을 완료합니다.

ContextSearch의 하위 인덱스 및 검색 엔진은 OpenSearch입니다.

2.1 핵심 포지셔닝

이는 Agentic Search 패러다임의 업그레이드입니다. 검색 결과는 더 이상 "사람에게 보여주는 링크 목록"이 아니라 Agent가 직접 소비할 수 있는 구조화된 증거이며, Agent가 "검색 — 판단 — 답변"의 폐쇄 루프를 독립적으로 완성하도록 지원합니다.

2.2 출시 규모

플랫폼에는 총 1만 편이 넘는 영업 전 지원 및 서비스 문서가 축적되어 있으며, 이번 재구축의 첫 배치로 그중 2000+ 편을 커버했고 슬라이스 수는 70000+ 로, 제품 소개, 사용 매뉴얼, 영업 매뉴얼, 내부 관리 규칙, 자주 묻는 질문 등의 유형을 포함합니다.

파일 형식은 페이수 문서, PDF, PPT, 이미지 등 다양한 유형을 커버하며, 콘텐츠 형태는 본문, 첨부 파일, 이미지, 표 등 멀티모달 콘텐츠를 커버합니다.

2.3 여섯 가지 핵심 역량

전통적 텍스트 검색 방안과 비교할 때, ContextSearch는 Agent 검색 시나리오에서 여섯 가지 핵심 역량을 갖추어 세 가지 관문을 확실히 메웁니다.

찾을 수 있다: 문서 전체를 적재, 시맨틱·키워드 혼합 회수

1. 콘텐츠 커버리지: 예전 검색은 본문만 조회했지만, ContextSearch는 첨부 파일, 연관 문서, 표, 이미지, 아이콘, 영상 클립 등 문서 전체 콘텐츠를 모두 동일한 검색 단위에 담습니다. 동시에 제목 계층, 이미지-텍스트 인접 관계, 미디어 앵커를 온전히 보존하며, 인덱스 단계에서 OCR, 시각 이해, 이미지 요약을 모두 처리해 두어 조회 시점에 보충할 필요가 없습니다.

2. 회수 방식: 시맨틱과 키워드의 혼합 회수를 지원합니다. 벡터 회수, 키워드 회수, 구조화 필드 회수가 세 갈래로 병행하며 공동으로 점수를 매깁니다. 사용자가 표현을 바꿔 질문하더라도 시스템은 여전히 그 의도를 이해하며, 고유 명사나 문서 번호처럼 정확한 매칭이 필요한 키워드도 지원합니다.

받아낼 수 있다: 구조화된 증거 출력, 다단계 추가 질문 지원

3. 결과 형태 및 추적 가능성: 반환되는 모든 결과에는 문서 제목, URL, heading path, source order, visual assets를 포함한 구조화된 증거 핸들이 함께 붙습니다. Agent는 이를 받아 바로 파싱하고 인용할 수 있으며, 특정 페이지와 이미지까지 위치를 찾을 수 있습니다. 이러한 Grounding 출처 추적은 답변을 검증할 수 있고 원문을 다시 볼 수 있게 하며, 이는 Agentic Search가 전통적 검색과 뚜렷한 격차를 벌리는 이유 중 하나입니다.

4. 다단계 추론 지원: fetch_key와 related_resources 두 인터페이스를 통해 Agent는 결과를 따라 자율적으로 깊이 파고들 수 있습니다. 결과가 부족하면 Agent는 즉시 키워드를 바꿔 다시 검색하거나, 인접 섹션을 펼치거나, 연관 리소스를 불러와 검증하며, 이런 방식으로 순환을 반복합니다.

안심하고 쓸 수 있다: 검색 시 인증, 배포 데이터 제어 가능

5. 권한 거버넌스: ContextSearch는 권한 거버넌스를 검색 단계로 앞당겨, 공간별, 문서별, 호출 주체별로 처리하며, 이를 통해 Agent가 승인된 콘텐츠에만 접근할 수 있게 합니다.

6. 배포 및 데이터 보안: 검색 인터페이스뿐 아니라 공간 관리, 문서 관리, 임포트 작업 추적, 미디어 접근, 엔드투엔드 검증 등에서 ContextSearch는 완전한 제품 역량을 갖춥니다. 제품은 온디맨드 호출과 고정 리소스 두 가지 모드를 지원하며, 기업 자체 VPC에도 배포할 수 있어 다양한 업무 시나리오의 데이터 보안 및 운영 요구를 충족할 수 있습니다.

03 출시 효과: "검색되지 않음"에서 "정확한 답변"으로

당직 채널에서 동일한 질문을 던지면, Agent가 본문·첨부파일·차트를 동시에 검색한 뒤 결론을 바로 제시하고, 해당 답변이 어느 문서, 어느 섹션, 어느 이미지에서 나왔는지 명확히 표시한다. 영업 사전 담당자가 솔루션을 인용하거나 서비스 규칙을 확인할 때, 출처를 따라 클릭하면 원문을 다시 볼 수 있어 모델이 "임의로 지어내는" 것을 걱정할 필요가 없다.

비즈니스 측과 플랫폼 측은 비교적 가벼운 투입으로 빠르게 출시했다.

사용자는 계속 늘어 현재 월 호출이 이미 수천 명에 달하며, 상담원 연결 차단율은 10.8%포인트 상승했다. Q&A Agent는 영업 사전 및 서비스 팀이 떠날 수 없는 일상적 진입점이 되어가고 있다.

지식 관리자는 제품화된 인터페이스에서 스페이스와 문서를 관리할 수 있고, 가져오기 작업도 할 수 있어 문서가 어느 단계까지 업데이트되었는지 눈으로 확인하고 따라잡을 수 있다. 미디어 접근, 엔드투엔드 검증이 모두 갖추어져 있어 기업 IT 측 입장에서는 운영 가능하고 검증 가능하다.

향후 A360 플랫폼 팀은 ContextSearch 팀과 협력하여 자율 구축 및 자가 진화 프레임워크 AutoIA의 자동 평가와 온라인 피드백 메커니즘을 검색 링크에 접목하고, 지속적인 '효과 거버넌스'와 '효과 진화'를 제공할 예정이며, Q4에 첫 버전을 출시할 계획이다. 향후 모든 질의응답, 모든 수동 수정은 구조화되어 추적 가능한 평가 근거로 축적되어, 복잡한 문제에서의 리콜·정렬·Agent 답변 전략을 지속적으로 최적화하는 데 활용될 것이다.

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