정책 검색으로 AI 권고 근거 만들기

이번 단계의 질문

AI가 환불 권고를 만들기 전에 어떤 정책 근거를 찾아야 할까요?

RAG를 상황으로 이해합니다

RAG는 모델이 기억만으로 답하게 두지 않고, 현재 환불 사유와 관련된 환불 정책 가이드 단락을 먼저 찾아 답변 맥락에 붙이는 방식입니다. 예를 들어 고가 노트북 환불에는 30일 반품 기간, $500 초과 사람 검토, 고가 전자제품 조건이 함께 필요합니다.

직접 해보기

먼저 포털 왼쪽 사이드바에서 지식 관리 → 환불 정책 가이드를 열고 문서 탭의 refund_policy_guide 행을 확인합니다. 청크가 9이면 정책 검색을 실행할 준비가 끝난 상태입니다.

청크가 0이면 전체 재인덱싱 → 재인덱싱을 선택합니다. 재인덱싱이 시작되었습니다는 작업 접수를 뜻합니다. 상태가 완료로 바뀌고 청크가 9가 될 때까지 기다립니다. 완료 상태가 먼저 표시되면 잠시 기다렸다가 페이지를 새로 고쳐 청크 수를 다시 확인합니다.

모델 자격 증명이 설정돼 있다면 환불 승인 에이전트에서 새 세션을 시작하고 다음과 같은 학습용 요청을 입력합니다.

주문 ORD-DEMO-007의 환불을 검토해 주세요.
사유는 defective이고 요청 금액은 650달러입니다.

Agent는 두 도구를 사용합니다.

1. get_enriched_order — 주문·고객·위험도 맥락 반환
2. search_refund_policy — 사유와 금액에 맞는 정책 단락을 RAG로 검색

정책 근거에는 자동 승인 조건과 사람 검토 조건이 모두 나타날 수 있습니다. $500를 넘는 요청은 현재 정책상 사람 검토 조건에 해당합니다.

고정 학습 응답의 경계를 확인합니다

다음 판단

AI 권고가 참고할 주문 맥락과 정책 근거를 만들었습니다. 다음 챕터에서는 어떤 권고가 나오더라도 사람 확인 전에는 후속 Actor가 실행되지 않는지 확인합니다.