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용어집은 조직 내에서 사용하는 전문 용어, 약어, 업무 규칙을 체계적으로 관리하는 기능입니다. AI가 회사 고유의 용어를 정확히 이해하고, 일관된 답변을 제공할 수 있도록 합니다.

지식 사전이란?

지식 사전은 조직 내 전문 용어와 그 설명을 관리하고, AI 대화에서 자동으로 참조되는 시스템입니다.
용어집 상세

왜 지식 사전이 필요한가요?

문제지식 사전 활용 후
”MRR이 뭐야?” → AI가 모름”MRR은 월간 반복 매출(Monthly Recurring Revenue)입니다”
부서마다 다른 용어 사용표준화된 용어와 설명 제공
신입사원 온보딩 어려움용어 즉시 검색 가능
AI 답변의 일관성 부족정의된 용어로 일관된 답변

주요 특징

특징설명
용어 설명명확한 설명과 사용 예문
유사어 지원여러 표현을 하나의 용어로 연결
카테고리 분류용어를 도메인별로 그룹핑하여 체계적 관리
DB 값 추출데이터베이스 컬럼 값을 자동으로 용어로 변환
자동 검색AI가 질문 시 관련 용어를 자동 참조
검색 엔진 동기화용어를 검색 엔진에 색인하여 빠른 조회

지식 사전 목록

워크스페이스 > 용어집에서 모든 지식 사전을 확인합니다. 목록에는 이름, 설명, 작성자, 수정일이 표시됩니다.
용어집 목록

지식 사전 생성

1

새 지식 사전 만들기

워크스페이스 > 용어집에서 우측 상단의 + 버튼을 클릭합니다.
용어집 생성 폼
필드설명예시
이름지식 사전 이름”마케팅 용어집”
설명지식 사전 설명”마케팅팀 전문 용어 및 KPI 정의”
2

접근 권한 설정

지식 사전을 공유할 범위를 설정합니다.
옵션설명
공개 (Public)모든 사용자가 사용 가능
비공개 (Private)선택한 그룹 또는 조직 단위의 구성원만 사용 가능. 그룹/조직을 지정하지 않으면 생성자만 접근
3

저장

저장 버튼을 클릭하여 지식 사전을 생성합니다.

용어 추가

단일 용어 추가

지식 사전 상세 페이지 왼쪽 패널에서 용어 정보를 입력하고 “추가” 버튼을 클릭합니다.
필드설명예시
용어정의할 용어MRR
유사어다른 표현들 (쉼표로 구분)월간반복매출, Monthly Recurring Revenue
설명용어 설명매월 반복적으로 발생하는 구독 수익
예문실제 사용 예시”이번 달 MRR은 10억원입니다”
카테고리용어를 분류할 그룹 (선택)매출 지표
카테고리 입력 시 기존 카테고리가 태그 칩으로 표시됩니다. 클릭하면 바로 선택되고, 새 카테고리명을 직접 입력할 수도 있습니다.

좋은 설명 작성 예시

## MRR (Monthly Recurring Revenue)

### 설명
매월 반복적으로 발생하는 구독 기반 수익을 의미합니다.
신규 계약, 업그레이드, 다운그레이드, 해지를 반영한 순수 반복 매출입니다.

### 계산 방법
MRR = 월 구독료 x 활성 구독자 수

### 관련 지표
- ARR (연간 반복 매출) = MRR x 12
- Net MRR = 신규 MRR + 확장 MRR - 축소 MRR - 해지 MRR

### 예시
- "이번 달 MRR은 전월 대비 5% 성장했습니다"
- "신규 고객 유치로 MRR이 2억 증가했습니다"
설명은 1-2문장으로 핵심을 설명하고, 예문과 관련 용어를 함께 작성하면 AI가 더 정확하게 참조할 수 있습니다.

대량 가져오기

JSON 파일로 여러 용어를 한 번에 가져올 수 있습니다.
용어 가져오기
[
  {
    "term": "MRR",
    "synonyms": ["월간반복매출", "Monthly Recurring Revenue"],
    "description": "매월 반복적으로 발생하는 구독 수익",
    "example": "이번 달 MRR은 10억원입니다"
  },
  {
    "term": "CAC",
    "synonyms": ["고객획득비용", "Customer Acquisition Cost"],
    "description": "신규 고객 한 명을 획득하는 데 드는 비용",
    "example": "마케팅 최적화로 CAC를 20% 절감했습니다"
  }
]
이미 존재하는 용어(이름 기준, 대소문자 무시)를 가져오면 기존 용어가 업데이트됩니다. 중복 생성되지 않습니다.

용어 관리

검색 및 필터링

  • 검색: 검색창에서 용어명, 유사어, 설명 내용으로 검색
  • 카테고리 필터: 상단 카테고리 칩을 클릭하여 특정 카테고리만 표시. “All” / “Uncategorized” / 각 카테고리별 필터
  • 정렬: 이름순(기본), 최신순, 오래된순으로 정렬 가능
  • 용어 목록은 무한 스크롤로 자동 로드됩니다 (50건 단위)

편집 및 삭제

용어를 클릭하여 내용을 수정하거나 삭제할 수 있습니다. 수정/삭제 시 스크롤 위치가 유지되며, 검색 인덱스에 자동 반영됩니다.

내보내기

전체 용어를 JSON 파일로 내보낼 수 있습니다. 백업, 팀 공유, 다른 환경으로의 이전에 활용합니다.

동기화 및 인덱스 재생성

용어 추가/수정/삭제 시 검색 인덱스에 자동 동기화됩니다. 검색 인덱스가 깨진 경우 수동 재생성이 가능합니다:
  • 용어집 목록에서 해당 카드의 케밥 메뉴(⋮) → Reindex 클릭
  • 모든 용어를 검색 엔진에 다시 push합니다
동기화는 검색 엔진이 설정된 경우에만 동작합니다. 검색 엔진이 설정되지 않으면 동기화가 무시됩니다.

카테고리 관리

카테고리를 사용하면 용어를 도메인별로 체계적으로 분류할 수 있습니다.

카테고리 관리 화면

상세 페이지의 카테고리 필터 우측 톱니바퀴 아이콘을 클릭하면 카테고리 관리 모달이 열립니다. 카테고리 관리
작업방법
이름 변경카테고리 hover → 연필 아이콘 → 인라인 편집 → Enter 또는 Save
삭제카테고리 hover → 삭제 아이콘
카테고리를 삭제하면 해당 카테고리에 속한 모든 용어가 함께 삭제됩니다. 삭제 전 신중히 확인하세요.

카테고리와 지식 그래프

카테고리에 **추출 출처(extraction sources)**가 설정되어 있으면, 지식 그래프 동기화 시 카테고리 → DB 컬럼 간 maps_to 엣지가 자동 생성됩니다. 이를 통해 에이전트가 비즈니스 용어를 실제 데이터 컬럼으로 매핑할 수 있습니다.

DB 값 추출

데이터베이스 컬럼의 고유 값(DISTINCT)을 자동으로 용어로 변환하는 기능입니다. 수백~수천 개의 데이터 값을 일일이 입력할 필요 없이, DB에서 직접 추출하여 용어집을 빠르게 구축할 수 있습니다.

추출 흐름

추출 실행

1

추출 시작

용어집 상세 페이지 우측 상단의 “Extract from database” 클릭
2

추출 설정

필드설명필수
Database값을 추출할 DbSphere 연결O
Table대상 테이블O
Term columnDISTINCT 값을 추출할 컬럼O
Category추출 용어에 할당할 카테고리O
Synonym column동의어로 읽어올 컬럼X
Description column설명으로 읽어올 컬럼X
Reference columnsLLM context로 전달할 추가 컬럼X
카테고리는 필수 입력입니다. 추출 출처를 추적하고, 지식 그래프에서 매핑 엣지를 자동 생성하기 위해 반드시 지정해야 합니다.
3

LLM 보강 설정 (선택)

LLM enrichment 토글을 켜면 각 값에 대해 동의어, 설명, 예문을 자동 생성합니다.
옵션설명
Synonyms유사어 자동 생성
Description설명 자동 생성
Example예문 자동 생성
Model사용할 LLM 모델
Batch size한 번에 처리할 건수 (기본 10)
각 항목(Synonyms / Description / Example)을 체크하면 개별 지시사항 입력 필드가 펼쳐집니다. 도메인·톤·길이 가이드를 항목마다 다르게 줄 수 있습니다.
예시:
  • Synonyms 지시: “사내에서 통용되는 줄임말과 영문 약어를 우선 포함”
  • Description 지시: “1문장, 비기술자도 이해할 수 있게”
  • Example 지시: “재무팀 보고서에서 인용 가능한 형식으로 작성”
미입력 시 기존 동작과 동일하게 시스템 기본 프롬프트만 사용됩니다.
DB에서 이미 동의어/설명 컬럼을 지정했다면 해당 항목의 LLM 생성은 자동으로 비활성화됩니다.
4

추출 실행

“Extract” 클릭 → 발견된 값 개수 확인 → 확인 클릭추출은 백그라운드에서 실행되며, 상단에 진행 상태 배너가 표시됩니다. 이미 용어집에 있는 동일 용어는 자동으로 건너뜁니다.

인라인 검토

추출이 완료되면 새 용어 후보가 목록 상단에 초록 배경 + “NEW” 뱃지로 표시됩니다. 추출 검토 검토 방법:
방법설명
단건 검토각 용어를 클릭 → Accept(수락) / Edit(수정) / Reject(거부)
일괄 수락상단 배너의 “Add all” 클릭 → 전체 수락
일괄 거부상단 배너의 “Exclude all” 클릭 → 전체 버림
“New” 탭 필터를 사용하면 추출된 후보만 모아서 볼 수 있습니다.

지식 사전 활용

에이전트에 연결

1

에이전트 편집 화면 열기

워크스페이스 > 에이전트에서 대상 에이전트의 편집 화면을 엽니다.
2

지식 사전 선택

지식 사전 섹션에서 연결할 사전을 선택합니다. 하나의 에이전트에 여러 지식 사전을 연결할 수 있습니다.
3

저장

에이전트 설정을 저장합니다.

채팅에서 자동 참조

지식 사전이 연결된 에이전트와 대화하면, AI가 자동으로 관련 용어를 인식하고 설명을 참조합니다.
사용자: MRR이 뭐야?

AI: MRR(Monthly Recurring Revenue)은 월간 반복 매출을 의미합니다.

설명:
매월 반복적으로 발생하는 구독 기반 수익입니다.
신규 계약, 업그레이드, 다운그레이드, 해지를 반영한 순수 반복 매출입니다.

계산 방법:
MRR = 월 구독료 x 활성 구독자 수

관련 지표:
- ARR (연간 반복 매출) = MRR x 12
- Net MRR Growth: MRR 순성장률

[출처: 마케팅 용어집]
AI는 직접 질문하지 않아도 대화 중 용어를 자동으로 인식합니다.
사용자: CAC 대비 LTV 비율이 어느 정도여야 건강한 거야?

AI: 일반적으로 LTV/CAC 비율은 3:1 이상이 건강한 수준으로 간주됩니다.

용어 설명:
- CAC (Customer Acquisition Cost): 고객 획득 비용
- LTV (Customer Lifetime Value): 고객 생애 가치

지식 사전 예시

용어유사어설명
MRR월간반복매출월간 반복 수익
CAC고객획득비용신규 고객 획득 비용
LTV고객생애가치, CLV고객이 평생 가져다주는 가치
ARPU인당매출유저당 평균 매출
Churn Rate이탈률고객 이탈 비율
NPS순추천지수고객 추천 의향 지표

모범 사례

  1. 간결하게: 1-2문장으로 핵심 설명
  2. 예문 포함: 실제 사용 예문 추가
  3. 관련 용어 연결: 연관 개념 함께 설명
  4. 최신 유지: 설명이 바뀌면 즉시 업데이트
  • 자주 사용되는 다양한 표현 등록
  • 영어/한글 표기 모두 포함
  • 약어와 전체 명칭 모두 등록
  • 예: MRR, 월간반복매출, Monthly Recurring Revenue
  • 도메인별 분리: 마케팅, IT, 재무, 인사 등 별도 사전 운영
  • 접근 권한 설정: 부서별 필요한 사전만 공개
  • 정기 검토: 분기별 용어 업데이트 및 불필요한 용어 정리

FAQ

일반적인 용어는 AI가 이해하지만, 회사 고유의 용어(사내 프로젝트 코드, 내부 지표명 등)나 특정 도메인의 최신 용어는 정확히 모를 수 있습니다. 지식 사전을 통해 AI에게 정확한 설명을 제공하세요.
네, 하나의 에이전트에 여러 지식 사전을 연결할 수 있습니다. 마케팅 + 재무 지식 사전을 동시에 연결하면 두 도메인의 용어를 모두 참조합니다.
  • 지식기반: 문서 전체 내용을 저장하고 벡터 검색으로 관련 내용을 찾습니다 (RAG)
  • 지식 사전: 개별 용어와 설명만 저장하며, 빠른 참조용으로 사용됩니다
문서 기반 Q&A는 지식기반, 용어 설명 참조는 지식 사전을 사용하세요.
제한이 없습니다. 다양한 표현을 등록할수록 AI가 용어를 더 잘 인식합니다.
LLM enrichment 토글을 끄면 DB 값만 그대로 추출합니다 (비용 없음). 동의어나 설명이 DB 컬럼에 이미 있다면 해당 컬럼을 지정하는 것이 가장 경제적입니다.
용어집은 용어 정의를 관리하고, 지식 그래프는 용어를 DB 컬럼·문서와 연결합니다. 카테고리에 추출 출처가 설정되어 있으면 KG에서 자동으로 용어 → 컬럼 매핑 엣지가 생성됩니다.

다음 단계

에이전트에 연결

지식 사전을 에이전트에 연결하여 AI 답변 품질을 높입니다

지식 그래프

용어집 + DB + 문서를 하나의 그래프로 통합 연결합니다

데이터베이스

DB 값 추출의 소스가 되는 데이터베이스를 연결합니다