일반 AI의 한계
일반 AI 모델은 AWS 모범 사례는 알고 있지만 — 여러분의 AWS 환경은 알지 못합니다. 회사 정책상 모든 S3 버킷에 특정 키 ARN의 SSE-KMS를 사용해야 한다는 것을 모릅니다. 재해 복구 RTO가 AWS 권장 1시간이 아닌 4시간이라는 것도 모릅니다. 인시던트 대응 절차에서 모든 복구 조치 전에 Opsgenie 알림을 보내야 한다는 것도 알 수 없습니다. 그 결과: 정책과 충돌하거나, 기존 문서와 모순되거나, 모든 시니어 엔지니어는 알지만 일반 AI가 놓치는 회사별 컨텍스트를 반영하지 못하는 권장 사항이 나옵니다. 지식 베이스가 이 문제를 해결합니다. 런북, 정책, 컴플라이언스 문서, 아키텍처 문서를 연결하면 CloudThinker 에이전트가 일반적인 클라우드 모범 사례가 아닌 여러분 조직의 고유한 지식을 바탕으로 동작합니다.일반 RAG와의 비교
빠른 설정
1
지식 베이스 생성
CloudThinker의 Knowledge로 이동하여 “Create Knowledge Base” 클릭
2
유형 선택
콘텐츠 소스에 따라 Document Upload 또는 Web Crawler 선택
3
설정 구성
- Name: 설명적인 이름 지정
- Description: 콘텐츠에 대한 간략한 개요
- Access: 이 지식 베이스를 사용할 수 있는 사용자 선택
4
콘텐츠 추가
문서를 업로드하거나 웹 크롤링을 설정합니다(아래 섹션 참조)
문서 업로드
지원 파일 형식
- 텍스트: TXT, Markdown, RTF
- 오피스: Word (.docx), PowerPoint (.pptx), Excel (.xlsx)
- PDF: Adobe PDF 파일
- 웹: HTML, XML, JSON
업로드 방법
- 단일 파일
- 여러 파일
- “Upload Document” 클릭
- 파일 선택 (최대 50MB)
- 제목과 태그 추가
- “Upload” 클릭
웹 크롤링
기본 설정
1
웹사이트 URL 입력
크롤링을 시작할 웹페이지 URL을 입력합니다
2
한도 설정
- Depth: 클릭 깊이 (1-10)
- Pages: 크롤링할 최대 페이지 수 (100-10,000)
3
스케줄 선택
- One-time: 1회 크롤링
- Daily: 24시간마다 업데이트
- Weekly: 주간 업데이트
- Manual: 직접 트리거할 때만
일반적인 예시
- 문서 사이트 (GitBook, Confluence)
- 회사 위키
- 고객 지원 센터 및 FAQ
- GitHub 레포지토리
지식 베이스 사용
접근 모드
에이전트 명령어
에이전트 예시
- Alex - 클라우드 엔지니어
- Oliver - 보안 엔지니어
- Tony - 데이터베이스 엔지니어
지식 유형:
- AWS 문서 및 가이드
- 비용 최적화 플레이북
- 인프라 절차
모범 사례
콘텐츠 구성
문서 구조 (검색 가능하게 만들기):- 명확한 제목 사용 (H1, H2, H3)
- 목차 포함
- 관련 키워드 추가
- 불릿 포인트와 목록 사용
- 일관된 태그 이름 사용
- 기능별 태그 포함 (security, database, aws)
- 우선순위 레벨 추가 (critical, reference)
- 부서/팀 태그 포함
유지보수 팁
- 월별로 콘텐츠를 검토하고 업데이트
- 오래된 문서 삭제
- 어떤 콘텐츠가 가장 많이 사용되는지 모니터링
- 검색 기능을 정기적으로 테스트
빠른 예시
예시 1: 회사 절차
예시 2: 기술 문서
예시 3: 보안 정책
시작 체크리스트
1
지식 계획
- 핵심 문서 및 웹사이트 파악
- 명명 규칙 결정
- 각 지식 베이스의 접근 수준 선택
2
첫 번째 지식 베이스 생성
- CloudThinker에서 지식 베이스 생성
- 중요한 문서 3-5개 업로드 또는 웹 크롤링 설정
- 적절한 태그와 설명 추가
- 검색 기능 테스트
3
에이전트 설정
- 각 에이전트에 대한 지식 베이스 접근 설정
-
#kb명령어로 수동 검색 테스트 - 중요한 지식에 “Always Available” 설정
- 팀에 사용 명령어 교육
4
모니터링 및 개선
- 어떤 콘텐츠가 가장 많이 사용되는지 확인
- 오래된 정보 업데이트
- 팀 요구사항에 따라 새로운 지식 추가
- 피드백 수집 및 최적화
트러블슈팅
에이전트가 정보를 찾을 수 없음
에이전트가 정보를 찾을 수 없음
해결 방법:
- 에이전트가 지식 베이스에 접근 권한이 있는지 확인
- 지식 베이스가 “Always Available”로 설정되어 있는지 확인하거나
#kb명령어 사용 - 문서 제목을 개선하고 더 많은 키워드 추가
- 다른 검색어로 검색 테스트
문서가 업로드되지 않음
문서가 업로드되지 않음
해결 방법:
- 파일 크기 확인 (파일당 최대 50MB)
- 파일 형식이 지원되는지 확인
- 문서에 비밀번호가 걸려 있지 않은지 확인
- 파일을 하나씩 업로드 시도
웹 크롤링이 작동하지 않음
웹 크롤링이 작동하지 않음
해결 방법:
- 웹사이트 URL이 접근 가능한지 확인
- 웹사이트가 크롤러를 차단하는지 확인 (robots.txt)
- 더 적은 페이지 수로 시작
- 단일 페이지 크롤링 먼저 시도
다음 단계
성공 팁:
- 가장 중요한 문서부터 소규모로 시작하세요
- 모든 항목에 명확하고 설명적인 이름을 사용하세요
- 본격 사용 전에 검색 기능을 테스트하세요
- 팀에
#kb명령어 문법을 교육하세요
🚀 지식 베이스 생성
지금 시작하기첫 번째 지식 베이스를 만들고 콘텐츠 업로드를 시작하세요
🤖 에이전트 설정
AI 에이전트 설정에이전트가 지식 베이스를 효과적으로 활용하도록 설정합니다