> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://ai-kb.automationanywhere.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Knowledge Base 툴킷 > 독점 데이터 및 문서에서의 RAG 기반 검색 Knowledge Base(KB) 툴킷은 맞춤형 AI 애플리케이션의 핵심입니다. Retrieval-Augmented Generation(RAG)을 구현하여 에이전트가 독점 데이터를 "읽고" 참조할 수 있게 합니다. 이것 없이는 에이전트가 사전 학습 데이터에만 의존하지만, 이것을 사용하면 에이전트가 특정 문서의 전문가가 됩니다. ## RAG 기술 설명 파일을 플랫폼에 업로드하면 정교한 파이프라인을 통해 처리됩니다. 먼저 텍스트 추출이 PDF, DOCX 및 기타 형식에서 원시 텍스트를 추출하고, 스캔된 이미지에는 OCR을 적용합니다. 다음으로 청킹이 텍스트를 더 작고 관리 가능한 세그먼트로 분할합니다. 그런 다음 임베딩이 임베딩 모델을 사용하여 각 청크를 벡터(의미를 나타내는 숫자 목록)로 변환합니다. 마지막으로 저장이 이러한 벡터를 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 에이전트가 검색하면 쿼리도 임베딩되고, 데이터베이스는 쿼리와 가장 가까운 수학적 근접성(의미)을 가진 청크를 찾습니다. ## 구성 패널 연결 및 도구 선택을 보여주는 Knowledge Base 구성 패널 * **현재 프로젝트 Knowledge Base**: 기본적으로 활성화되어 현재 워크스페이스의 파일에 접근을 허용합니다. * **교차 프로젝트 접근**: 다른 프로젝트의 KB를 연결할 수 있게 합니다 (예: 중앙 "회사 정책" 프로젝트). * **설명**: KB 내용을 설명하는 메타데이터는 에이전트가 이 도구를 사용할 시점을 결정하는 데 도움이 됩니다. * **고급 인용 (+1 크레딧)**: 활성화되면 소스 텍스트에 연결된 정확한 인라인 인용을 제공합니다. | 모드 | 설명 | 비용 | 적합한 용도 | | ----- | ----------------------------------- | ---------- | -------------- | | 표준 인용 | 코사인 유사도를 사용하여 문서 이름과 청크를 참조합니다. 포함됨 | 포함됨 | 일반 Q\&A, 빠른 조회 | | 고급 인용 | 인용구와 함께 정확한 페이지/단락 참조를 제공합니다. | 요청당 +1 크레딧 | 컴플라이언스, 법무, 감사 | ## 사용 가능한 하위 도구 * **Search Tool**: 의미 기반 검색을 위한 주요 도구. 키워드가 정확히 일치하지 않더라도 관련 정보를 찾습니다. * **Search Files Tool**: 내용이 아닌 이름으로 특정 파일을 찾기 위한 메타데이터 검색. * **Read Lines Tool**: 특정 파일에서 원시 텍스트를 추출합니다. 에이전트가 전체 챕터나 섹션을 자세히 읽어야 할 때 유용합니다. * **File Stats Tool**: 메타데이터를 반환합니다: 파일 크기, 저자, 생성일, 페이지 수. * **File Tree Tool**: 디렉토리 구조를 나열합니다. 새로운 KB를 탐색하고 파일 구조를 이해하는 데 필수적입니다. ## 구현 예시 * **이력서 스크리닝**: 에이전트가 업로드된 모든 PDF에서 "Python 경험"을 검색하고, 다른 이력서에서 관련 청크를 검색하며, 상위 후보자를 요약합니다. * **정책 Q\&A**: 사용자가 "택시비를 청구할 수 있나요?"라고 질문합니다. 에이전트가 "여행 정책"을 검색하고, 교통 섹션을 찾으며, "4.2조에 따라 고객 여행인 경우 가능합니다"라고 답변합니다. * **기술 지원**: 에이전트가 오류 코드와 문제 해결 단계를 찾기 위해 기술 매뉴얼을 검색합니다.