# RAG

## **RAGとは？**

RAG(Retrieval-Augmented Generation, 検索拡張生成) は、AIが登録された文書を参照して、より正確な回答を生成する仕組みです。

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## **なぜ必要なのか？**

* AIが知らない企業固有の情報を反映できます。
* 情報に基づいた回答で信頼性を高められます。\
  ➔ RAGドキュメントをAIチャットボットの参考資料として活用し、より信頼できる回答を提供します。

{% hint style="info" %}
PDFまたはTXT形式のファイルを[ナレッジセンター](/gelatto/ja/ai-chatbot/knowledge-center.md)にアップロードすることで、RAGドキュメントとして使用できます。
{% endhint %}

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## **RAGに適したドキュメントは？**

RAGドキュメントは、AIが正確で有用な回答を生成できるよう、明確で構造化された内容である必要があります。\
構成が不明確、複数のテーマが混在、曖昧な表現や画像が多い資料は適していません。

<table><thead><tr><th width="144.27734375">項目</th><th width="604.8125">内容</th><th data-hidden></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>구조화된 문서</strong></td><td><ul><li>제목, 소제목, 강조 문구 등을 구조화 된 문서가 적합합니다.</li><li>넘버링, 리스트 목록 등을 활용하여 검색이 쉽고 읽기 편하게 작성된 문서를 권장합니다.</li></ul></td><td></td></tr><tr><td><strong>명확한 문서</strong></td><td><ul><li>불필요한 수식어나 장황한 문장은 줄이고, 핵심만 담겨 있는 것이 좋습니다.</li><li>수식어가 길어지거나 문장이 모호하면 답변의 품질이 낮아집니다.</li><li>자주 묻는 질문(FAQ)이나 강조할 내용은 별도의 문서로 만들어 관리하면 더 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.</li></ul></td><td></td></tr><tr><td><strong>일관성 있는 문서</strong></td><td><ul><li>같은 용어를 다르게 쓰면 AI가 혼동할 수 있습니다.<br>(“회원 규정”과 “회원 정책”을 섞기보다는 하나로 통일하는 것이 좋습니다.)</li><li>하나의 문서에 일관되지 않은 여러 주제가 섞여있기 보다 하나의 주제에 대한 내용이 적합합니다.</li></ul></td><td></td></tr><tr><td><strong>텍스트 중심 문서</strong></td><td><ul><li>AI 모델은 텍스트 중심으로 검색합니다. 텍스트 기반의 내용이 적합합니다.</li><li>너무 복잡한 표나 이미지는 AI 모델이 내용을 검색하는데 어려움이 있습니다.</li></ul></td><td></td></tr></tbody></table>

<details>

<summary>좋은 예 (O) / 안 좋은 예 (X)</summary>

| 좋은 예 (O)                                                                                                         | 안 좋은 예 (X)                                                                                                                                            |
| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| <ul><li>제목(H1), 소제목(H2) 구분</li><li>"1. 설치 → 2. 로그인 → 3. 주문 내역 확인"</li><li>리스트/불릿 활용</li></ul>                    | <ul><li>모든 내용을 한 문단에 나열</li><li>제목 없이 본문만 이어짐</li><li>"로그인 전 → 설치 → 주문 내역 확인"</li></ul>                                                               |
| <ul><li>"포인트는 구매 시 구매 금액의 5%가 적립됩니다."</li><li>"고객센터 운영 시간은 평일 09:00\~18:00입니다."</li><li>FAQ는 별도 문서로 관리</li></ul> | <ul><li>"포인트가 적립될수도 있습니다."</li><li>"고객센터는 낮에 운영하며, 매장이 오픈된 시간만 사용할 수 있고, 오픈되지 않은 시간에는 사용할 수 없지만 사용을 원할 시 ... "</li><li>FAQ를 본문 맨 아래에 길게 덧붙임</li></ul> |
| <ul><li>문서 전체에서 “푸시 알림” 용어로 통일</li><li>“회원 탈퇴”를 일관되게 사용</li><li>한 문서에는 한 기능만 다룸</li></ul>                        | <ul><li>“푸시 알림” / “알림 메시지” 혼용</li><li>“회원 탈퇴” / “계정 삭제” 혼용</li><li>한 문서에 로그인, 결제, 환불까지 모두 포함</li></ul>                                                |
| <ul><li>“결제 수단: 카드, 계좌이체, 간편결제”</li><li>간단한 표: 상품명 / 가격 / 혜택</li><li>이미지와 함께 텍스트 설명 제공</li></ul>                 | <ul><li>이미지에만 문구 포함 (“결제 수단은 이미지 참조”)</li><li>10열 이상 셀 병합 되어 있는 복잡한 표</li><li>스크린샷만 첨부하고 텍스트 설명 없음</li></ul>                                          |

</details>

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## **권장 및 주의 사항**

### **PDF 문서 구성 권장 사항** <a href="#pdf" id="pdf"></a>

**내용 구성**

<table><thead><tr><th width="224.078125">유형</th><th>반영하면 좋은 내용</th></tr></thead><tbody><tr><td>텍스트 기반 PDF</td><td>텍스트 위주의 문서 구성</td></tr><tr><td>명확한 제목 구조</td><td>대제목, 중제목, 소제목 수준의 시각적 구분 포함</td></tr><tr><td>단락 중심 구성</td><td>한 단락은 1~4줄, 과도한 압축/장문의 문장 지양</td></tr><tr><td>논리적 흐름</td><td>목차 → 본문 → FAQ 순서</td></tr><tr><td>페이지별 주제 분리</td><td>각 페이지가 독립적인 주제를 가지도록 구성</td></tr></tbody></table>

**권장 용량**

<table><thead><tr><th width="226.875">내용</th><th>권장 기준</th></tr></thead><tbody><tr><td>최대 용량 권장치</td><td>30MB 이하</td></tr><tr><td>페이지 수</td><td>100페이지 권장 (최대 400페이지)</td></tr><tr><td>텍스트량</td><td>약 80,000~150,000자</td></tr></tbody></table>

### **주의사항** <a href="#undefined" id="undefined"></a>

* 이미지 기반 PDF 는 검색 인식이 낮을 수 있습니다.
* 다단 레이아웃 구성 (2\~3단)은 텍스트 순서 혼동 및 청크 오류가 발생할 수 있습니다.
* 폼/표 위주의 복잡성이 높은 레이아웃 문서는 검색 추출 정확도가 낮습니다.
* 길이가 너무 긴 링크는 AI 챗봇 답변 시 링크가 잘리는 경우가 있을 수 있습니다.&#x20;

{% hint style="warning" %}
태그나 파라미터가 붙은 URL 보다는 단축 URL이나 한 줄 길이의 URL을 사용하세요.
{% endhint %}

* 일부 폰트는 챗봇이 RAG 문서를 인식할 때 인코딩 오류가 발생할 수 있으므로 주의가 필요합니다.

{% hint style="info" %}
한국어 권장 폰트: Noto Sans KR, 맑은 고딕, 나눔 고딕
{% endhint %}


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://groobee.gitbook.io/gelatto/ja/getting-started/overview/rag.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.