정보기술 / 업무용 소프트웨어와 AI
Dropbox: 업무 문서 검색과 단계별 질문 처리
- 기업
- Dropbox
- 국가
- 미국
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Dropbox는 회사에서 일하는 사람들의 정보가 여러 앱과 여러 형식에 흩어져 있다고 봤다. 필요한 문서나 대화, 자료 한 조각을 찾으려면 앱을 옮겨 다니며 손으로 뒤져야 해서 시간이 오래 걸렸다. 회사 쪽에서는 협업과 생산성이 떨어졌고, 민감한 자료가 보여서는 안 될 곳에 드러나는 보안 문제로도 이어질 수 있었다.
적용한 기술과 데이터
Dropbox는 여러 앱의 자료를 한곳에서 찾게 해 주는 Dash를 내놓고 여기에 검색한 근거를 바탕으로 답을 만드는 방식과 업무를 대신 수행하는 에이전트를 넣었다. 검색은 단어 기반 색인에 문서를 조각내고 다시 순서를 매기는 단계를 붙여 속도와 품질을 함께 맞췄고, 특정 모델 제공사에 묶이지 않도록 설계했다. 에이전트는 질문을 여러 단계로 쪼갠 다음 그 논리를 자체 제작한 작은 파이썬식 언어로 코드처럼 적는다. 그 코드는 실행하기 전에 정적 분석으로 안전성과 정확성을 확인하고, 빠진 기능이 발견되면 모델을 한 번 더 불러 채운다. 각 사람이 볼 수 있는 범위는 세밀한 접근 권한 설정으로 정한다.
성과
Dropbox는 전체 질의의 95% 이상을 2초 안에 처리하면서 결과 품질을 함께 지켰다고 밝혔다. 답변 품질은 직접 만든 지표로 확인했다. 검색해 온 근거를 모델에 다시 넣어 최종 답이 맞는지 채점하는 방식, 질문의 모든 측면을 다뤘는지 보는 방식, 그리고 답에 필요한 문단을 얼마나 정확히 찾아왔는지 재는 지표를 함께 썼다고 설명했다.
한계와 남은 과제
원문은 Dash를 쓴 뒤 이용자의 검색 시간이 얼마나 줄었는지 숫자로 밝히지 않았다. 품질 지표의 실제 측정값도 공개하지 않았다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.