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TENCONIC JOURNAL

AI를 이해하고,
업무의 다음으로.

개념에서 적용까지, 기업 AI를 위한 질문과 실무 가이드.

20개 글

회사 지식

기업 AI 도입 전에 업무 기준을 정리하는 방법

기업 AI가 우리 업무에 맞게 답하려면 자료의 양뿐 아니라 어떤 기준을 우선할지가 정리돼야 합니다. 같은 질문에 부서별 답이 다르다면 AI 도입 전에 그 차이가 정상적인 예외인지 미정리된 충돌인지 확인하세요.

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회사 지식

업무 질문별 키워드 검색과 벡터 검색의 비교 방법

제품 코드는 잘 찾지만 표현이 달라지면 못 찾거나, 의미는 비슷한데 다른 상품을 가져오는 검색이 있습니다. 검색 방식을 고르기 전에 질문 유형을 나누어 실패를 비교해야 합니다.

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회사 지식

회사 문서 검색 품질을 바꾸는 문서 분할 기준

문서를 일정 길이로 나눴는데 답변에서 예외가 빠진다면 분할 경계를 확인해 보세요. 좋은 조각은 짧은 조각이 아니라 질문에 필요한 조건과 근거를 함께 전달할 수 있는 조각입니다.

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회사 지식

회사 문서를 AI에 연결하기 전 준비할 것

문서를 연결하면 곧바로 업무에 맞는 답이 나올 것이라고 기대하기 쉽습니다. 그러나 원문 소유자, 유효 버전, 열람 권한과 검증 질문이 정리되지 않으면 검색 결과를 평가하기 어렵습니다. 처음에는 한 업무와 관리 가능한 문서 묶음으로 시작하세요.

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AI 기본

AI가 프로젝트 결정을 놓칠 때 실패 지점을 찾는 순서

AI가 “승인된 설계를 바꾸지 말자”는 결정을 놓쳤다면 프롬프트를 더 강하게 쓰기 전에 정보가 끊긴 곳을 찾아야 합니다. 저장, 선택, 전달, 적용을 나누어 살펴보면 수정해야 할 범위를 줄일 수 있습니다.

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AI 기본

긴 컨텍스트와 장기 기억을 선택·조합하는 조건

긴 문서를 한 번에 읽는 능력과 다음 대화까지 정보를 이어가는 기능은 다른 요구입니다. 어느 쪽이 필요한지는 문서 길이만이 아니라 작업의 반복, 변경 주기, 보존 범위로 판단해야 합니다.

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AI 기본

AI에 회사 정보를 제공할 때 빠뜨리기 쉬운 배경

AI에게 업무를 부탁할 때 원문은 줬지만 판단 기준을 빠뜨리는 경우가 있습니다. 누가 무엇을 결정하는지, 어느 규정이 적용되는지, 답변을 어디에 사용할지를 짧게 정리하면 결과를 검토하기 쉬워집니다.

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