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synced 2025-12-06 19:36:23 +00:00
347e76bb34
- meet-ref.json: 회의록 작성을 위한 AI 학습 참조 데이터 추가 - 관련자료.md: 회의록 관련 참고 문서 업데이트 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
373 lines
12 KiB
Markdown
373 lines
12 KiB
Markdown
# 벡터DB 임베딩용 관련자료 샘플 데이터
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## 📋 개요
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본 데이터셋은 회의록 작성 및 공유 개선 서비스의 벡터DB 구축을 위한 샘플 데이터입니다.
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통신회사의 8개 업무 도메인별로 4가지 문서 유형에 대해 각 50개씩, 총 **1,600개**의 샘플 문서를 제공합니다.
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## 📊 데이터 구성
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### 업무 도메인 (8개)
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1. **고객서비스** - VOC, 상담 품질, 고객 응대
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2. **영업마케팅** - 요금제, 프로모션, 유통 채널
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3. **요금청구** - 빌링, 과금, 미수금 관리
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4. **네트워크운용** - 5G, 장애 대응, 트래픽 관리
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5. **서비스기획** - 신규 서비스, 콘텐츠 제휴
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6. **시스템운영** - IT 인프라, 클라우드, DevOps
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7. **가입자관리** - 개통, 해지, 번호이동
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8. **기업영업** - B2B 솔루션, 전용선, AICC
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### 문서 유형 (4개)
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1. **이전 회의록** (meeting_minutes)
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- 회의 일시, 참석자, 안건, 결정사항, 조치사항 포함
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- 실제 회의록 형식의 상세한 내용
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2. **조직문서** (org_document)
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- 업무 매뉴얼, 정책 가이드라인, 표준 절차서
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- 공식 문서 형식의 구조화된 내용
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3. **프로젝트 문서** (project_document)
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- 요구사항 정의서, 설계서, 수행 계획서
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- 프로젝트 관련 기술 문서
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4. **운영문서** (operation_document)
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- 장애 보고서, 모니터링 결과, 대응 기록
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- 실시간 운영 이슈 관련 문서
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### 통계
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- **총 문서 수**: 1,600개
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- **도메인별**: 200개씩 (8개 도메인)
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- **유형별**: 도메인당 50개씩 (4가지 유형)
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## 📁 파일 구조
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```
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vector_db_sample_data.json
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├── metadata # 메타데이터
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│ ├── version # 버전 정보
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│ ├── created_date # 생성 일시
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│ ├── description # 설명
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│ └── 통계 정보 # 문서 수, 카테고리 수 등
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│
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├── embedding_schema # 임베딩 스키마 정의
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│ ├── document_id # 문서 고유 ID
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│ ├── document_type # 문서 유형
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│ ├── business_domain # 업무 도메인
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│ ├── title # 제목
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│ ├── content # 전체 본문 (임베딩 대상)
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│ ├── summary # 3-5문장 요약
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│ ├── keywords # 키워드 배열
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│ ├── created_date # 생성 일시 (ISO8601)
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│ ├── participants # 참석자/작성자
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│ ├── metadata # 추가 메타데이터
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│ └── embedding_vector # 임베딩 벡터 (1536차원)
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│
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└── sample_data # 실제 샘플 데이터
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├── 고객서비스
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│ ├── meeting_minutes # 50개
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│ ├── org_document # 50개
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│ ├── project_document # 50개
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│ └── operation_document # 50개
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├── 영업마케팅
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│ ├── ... (동일 구조)
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├── 요금청구
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|
├── 네트워크운용
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├── 서비스기획
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├── 시스템운영
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├── 가입자관리
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└── 기업영업
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```
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## 🔧 데이터 스키마
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### 공통 필드
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```json
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{
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"document_id": "string", // 예: "고객-MM-001"
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"document_type": "string", // meeting_minutes | org_document | project_document | operation_document
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"business_domain": "string", // 8개 도메인 중 하나
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|
"title": "string", // 문서 제목
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"content": "string", // 전체 본문 (임베딩 대상)
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"summary": "string", // 3-5문장 요약
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"keywords": ["string"], // 키워드 배열
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|
"created_date": "ISO8601", // 생성 일시
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|
"participants": ["string"], // 참석자/작성자
|
|
"metadata": { // 추가 메타데이터
|
|
"folder": "string", // 폴더 경로
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|
... // 문서 유형별 추가 필드
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|
}
|
|
}
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|
```
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### 문서 유형별 추가 메타데이터
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#### 1. 회의록 (meeting_minutes)
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```json
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"metadata": {
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"folder": "/고객서비스/회의록",
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|
"agenda_count": 3,
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|
"decision_items": ["결정사항1", "결정사항2"],
|
|
"action_items": ["조치사항1", "조치사항2"]
|
|
}
|
|
```
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|
#### 2. 조직문서 (org_document)
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|
```json
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|
"metadata": {
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|
"folder": "/고객서비스/정책/문서",
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|
"document_version": "3.2",
|
|
"last_updated": "2024-06-01"
|
|
}
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|
```
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|
#### 3. 프로젝트 문서 (project_document)
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|
```json
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|
"metadata": {
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|
"folder": "/프로젝트/고객서비스",
|
|
"project_status": "진행중", // 계획 | 진행중 | 완료
|
|
"document_type": "요구사항정의서"
|
|
}
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|
```
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|
#### 4. 운영문서 (operation_document)
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|
```json
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|
"metadata": {
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|
"folder": "/고객서비스/운영/장애보고",
|
|
"incident_number": "INC-2024-09-157",
|
|
"severity": "High", // Critical | High | Medium | Low
|
|
"status": "복구완료"
|
|
}
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|
```
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## 💡 사용 예시
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### Python에서 데이터 로드
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```python
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import json
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# JSON 파일 로드
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with open('vector_db_sample_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
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data = json.load(f)
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# 특정 도메인의 회의록 가져오기
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customer_service_meetings = data['sample_data']['고객서비스']['meeting_minutes']
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# 첫 번째 회의록 확인
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first_meeting = customer_service_meetings[0]
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|
print(f"제목: {first_meeting['title']}")
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print(f"요약: {first_meeting['summary']}")
|
|
print(f"키워드: {', '.join(first_meeting['keywords'])}")
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|
```
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|
### 임베딩 생성 예시
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|
```python
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|
from openai import OpenAI
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client = OpenAI(api_key="your-api-key")
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|
|
# 문서 임베딩 생성
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|
def create_embedding(text):
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response = client.embeddings.create(
|
|
model="text-embedding-3-small",
|
|
input=text
|
|
)
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|
return response.data[0].embedding
|
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|
# 모든 문서에 대해 임베딩 생성
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for domain in data['sample_data']:
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|
for doc_type in data['sample_data'][domain]:
|
|
for doc in data['sample_data'][domain][doc_type]:
|
|
# content 필드를 임베딩
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|
embedding = create_embedding(doc['content'])
|
|
doc['embedding_vector'] = embedding
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|
```
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|
### 벡터DB에 저장 (Qdrant 예시)
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|
```python
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|
from qdrant_client import QdrantClient
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|
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct
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|
|
# Qdrant 클라이언트 초기화
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|
client = QdrantClient(url="http://localhost:6333")
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|
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|
# 컬렉션 생성
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|
client.create_collection(
|
|
collection_name="meeting_documents",
|
|
vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE)
|
|
)
|
|
|
|
# 문서 업로드
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|
points = []
|
|
for domain in data['sample_data']:
|
|
for doc_type in data['sample_data'][domain]:
|
|
for doc in data['sample_data'][domain][doc_type]:
|
|
point = PointStruct(
|
|
id=doc['document_id'],
|
|
vector=doc['embedding_vector'], # 이미 생성된 임베딩
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|
payload={
|
|
"title": doc['title'],
|
|
"summary": doc['summary'],
|
|
"keywords": doc['keywords'],
|
|
"domain": doc['business_domain'],
|
|
"type": doc['document_type'],
|
|
"created_date": doc['created_date']
|
|
}
|
|
)
|
|
points.append(point)
|
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# 배치 업로드
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|
client.upsert(collection_name="meeting_documents", points=points)
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```
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### 유사 문서 검색 예시
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|
```python
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# 쿼리 텍스트
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query = "고객 만족도를 개선하기 위한 AI 챗봇 도입 방안"
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# 쿼리 임베딩 생성
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query_embedding = create_embedding(query)
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# 유사 문서 검색
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search_result = client.search(
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|
collection_name="meeting_documents",
|
|
query_vector=query_embedding,
|
|
limit=5,
|
|
query_filter={
|
|
"must": [
|
|
{"key": "domain", "match": {"value": "고객서비스"}}
|
|
]
|
|
}
|
|
)
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# 결과 출력
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for hit in search_result:
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print(f"유사도: {hit.score:.4f}")
|
|
print(f"제목: {hit.payload['title']}")
|
|
print(f"요약: {hit.payload['summary']}")
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|
print("---")
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```
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## 🎯 활용 시나리오
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### 1. 관련 회의록 검색
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- **목적**: 현재 회의와 유사한 과거 회의록 찾기
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- **방법**: 회의 주제/안건을 임베딩하여 유사도 검색
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- **활용**: 과거 논의 내용 및 결정사항 참조
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### 2. 맥락 기반 용어 설명
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- **목적**: 회의 중 등장하는 전문 용어를 맥락에 맞게 설명
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- **방법**: 용어와 관련된 조직문서/매뉴얼 검색
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|
- **활용**: Claude API에 RAG context로 제공
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### 3. 프로젝트 문서 자동 연결
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- **목적**: 회의 내용과 관련된 프로젝트 문서 추천
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- **방법**: 회의록과 프로젝트 문서 간 유사도 계산
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|
- **활용**: 참고 자료 자동 링크
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### 4. 장애 이력 조회
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- **목적**: 유사한 장애 발생 시 과거 대응 사례 검색
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- **방법**: 장애 키워드로 운영문서 검색
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- **활용**: 빠른 장애 해결을 위한 레퍼런스
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## 📝 데이터 특징
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### 1. 실제 업무 환경 반영
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- 통신회사의 실제 업무 도메인 구조
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- 각 도메인별 특화된 키워드 및 용어
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- 업무 프로세스와 연결된 문서 구조
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### 2. 다양한 문서 유형
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- 회의록: 비정형 대화체 문서
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- 조직문서: 정형 정책 문서
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- 프로젝트 문서: 기술 문서
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- 운영문서: 시간 기반 이벤트 문서
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### 3. 풍부한 메타데이터
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- 문서 분류를 위한 도메인/유형 정보
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- 검색 최적화를 위한 키워드
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- 관계 추적을 위한 참석자/날짜 정보
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- 폴더 구조 정보
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### 4. 임베딩 최적화
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- 평균 문서 길이: 500~2000자
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- 요약문 제공으로 빠른 이해 가능
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- 키워드 기반 하이브리드 검색 지원
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## 🔍 검색 전략 권장사항
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### 1. 하이브리드 검색
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```python
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# 키워드 필터 + 벡터 유사도 검색
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|
search_result = client.search(
|
|
collection_name="meeting_documents",
|
|
query_vector=query_embedding,
|
|
query_filter={
|
|
"must": [
|
|
{"key": "domain", "match": {"value": "고객서비스"}},
|
|
{"key": "keywords", "match": {"any": ["VOC", "챗봇"]}}
|
|
]
|
|
},
|
|
limit=10
|
|
)
|
|
```
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|
|
### 2. 시간 기반 필터링
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|
```python
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|
# 최근 1년 이내 문서만 검색
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from datetime import datetime, timedelta
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|
one_year_ago = (datetime.now() - timedelta(days=365)).isoformat()
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|
search_result = client.search(
|
|
collection_name="meeting_documents",
|
|
query_vector=query_embedding,
|
|
query_filter={
|
|
"must": [
|
|
{"key": "created_date", "range": {"gte": one_year_ago}}
|
|
]
|
|
}
|
|
)
|
|
```
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|
|
### 3. 문서 유형별 가중치
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|
```python
|
|
# 회의록 우선, 프로젝트 문서 보조
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meeting_results = search(query, filter={"type": "meeting_minutes"}, limit=3)
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|
project_results = search(query, filter={"type": "project_document"}, limit=2)
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# 결과 병합
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all_results = meeting_results + project_results
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```
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## 🚀 확장 가능성
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### 1. 실제 데이터 연동
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- Confluence API 연동
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- SharePoint 문서 수집
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- 이메일 아카이브 통합
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### 2. 추가 메타데이터
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- 문서 중요도 점수
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- 조회수/활용도 통계
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- 사용자 피드백 (좋아요/별점)
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### 3. 고급 검색 기능
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- 시맨틱 검색 (Azure AI Search)
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- 다중 벡터 검색 (제목/본문 분리)
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- Re-ranking (Claude 활용)
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## 📚 관련 문서
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- `구현방안-관련자료.md`: 관련자료 검색 시스템 구현 상세
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|
- `구현방안-용어집.md`: 용어집 구축 및 Claude 연동 방안
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|
- `통신업무도메인.md`: 통신회사 업무 도메인 정의
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## 🤝 기여
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샘플 데이터 개선 제안이나 추가 도메인 요청은 프로젝트 팀에 문의하세요.
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**버전**: 1.0
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**생성일**: 2025-10-28
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**생성자**: 회의록 작성 및 공유 개선 프로젝트 팀 |