> ## 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 > 슈퍼 관리자가 EKB 프로젝트에 업로드된 모든 문서, 파일 및 URL을 보고, 검색하고, 관리할 수 있습니다. 파일 상태를 모니터링하고, 동기화 문제를 해결하며, AI 에이전트가 최고의 지식 기반을 갖도록 보장하세요. **Knowledge Base** 탭은 EKB 프로젝트에 업로드되고 연결된 모든 문서, 파일 및 URL에 대한 완전한 가시성과 제어를 제공합니다. 이러한 파일은 EKB AI 에이전트를 구동하는 핵심 지식을 형성하여 프로젝트별 콘텐츠를 사용하여 질문에 답하고, 데이터를 추출하며, 지능적인 작업을 수행하는 데 도움을 줍니다. 이 섹션은 엔터프라이즈 전반의 AI 지식의 정확성, 범위 및 신뢰성을 관리하는 데 필수적입니다. *** ### 이 탭으로 할 수 있는 일 이 탭은 업로드된 모든 지식 에셋의 검색 가능하고 필터링 가능한 목록을 표시합니다: * PDF * JSON 파일 * Excel 문서 * 회의록 * 공개 URL 각 레코드는 다음 핵심 정보를 제공합니다: * **파일 이름**: 업로드된 파일 또는 URL의 원래 이름. * **프로젝트 ID**: 파일이 연결된 프로젝트를 나타냅니다. * **업로드 날짜**: 파일이 추가된 타임스탬프. * **유형**: 파일 형식(pdf, json, xlsx, meetings, url). * **상태**: 파일이 성공적으로 동기화되었는지 또는 오류가 발생했는지를 나타냅니다. Knowledge Base *** 1. **파일 이름으로 검색** – 특정 파일을 빠르게 찾습니다. 2. **프로젝트 ID로 필터** – 속한 프로젝트별로 파일을 좁힙니다. 3. **상태로 필터** – 동기화된 파일 또는 실패한 파일만 봅니다. 4. **동기화 중**: 동기화 과정에 있는 파일. 5. **동기화 완료**: 파일이 성공적으로 처리되어 AI 에이전트가 사용할 수 있는 상태. 6. **실패**: 파일 동기화 중 오류가 발생했습니다 — 형식 문제, 유효하지 않은 콘텐츠 또는 연결 문제일 수 있습니다. 7. **삭제 중**: 삭제 과정에 있는 파일. 8. **대기 중**: 처리를 위해 대기열에 있는 파일. *이 보기를 사용하여 다시 업로드하거나 디버깅해야 할 수 있는 파일을 빠르게 식별하세요.* Knowledge Base에서 고품질 파일을 유지하는 것은 EKB 에이전트의 성능을 최적화하는 데 중요합니다. 파일이 구성되고, 정확하며, 최신 상태일 때 AI는 쿼리에 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있습니다. AI는 응답을 생성하기 위해 이러한 파일 내의 정보에 의존하며, 부정확하거나 오래된 데이터는 잘못되거나 오해의 소지가 있는 출력으로 이어질 수 있습니다. 또한 잘 유지되는 Knowledge Base를 통해 AI가 정보를 더 효율적으로 처리하여 더 빠른 응답 시간을 달성할 수 있습니다. 이 효율성은 특히 대량의 데이터를 처리할 때 유용하며, 불필요한 지연 없이 AI가 관련 정보를 빠르게 추출하고 요약할 수 있게 합니다. Knowledge Base가 세심하게 큐레이션되도록 보장함으로써 AI의 전반적인 효과성과 신뢰성을 향상시켜 데이터 분석 및 의사 결정을 위한 더 강력한 도구로 만들 수 있습니다. 파일 관리에 대한 이러한 선제적 접근은 AI 성능을 개선할 뿐만 아니라 적시에 정확한 정보를 제공하여 사용자 경험도 향상시킵니다. *** ### 관리자 팁 * 파일이 올바르게 동기화되지 않으면 AI가 참조하거나 사용할 수 없어 불완전한 답변이나 시스템 오류로 이어질 수 있습니다. * 업로드하기 전에 항상 **파일 유형**과 **형식**을 검토하세요(예: JSON이 구조화되어 있고 PDF가 텍스트 판독 가능한지 확인). * 의미 있는 파일 이름을 사용하여 검색을 더 쉽게 만드세요. * 정기적으로 **상태** 열을 모니터링하여 실패를 일찍 발견하세요. * 실패한 파일의 경우 문제를 수정한 후 다시 업로드하거나 지원팀에 문의하세요.