2026년 기업 검색을 위한 Cohere 활용 방법

문서가 존재한다는 것은 확실합니다. 지난주에 본 적이 있으니까요.

그러나 "3분기 마케팅 결과", "3분기 성과", "10월 마케팅 보고서" 등 생각나는 모든 키워드 조합을 시도해봤음에도 회사 검색창은 빈손으로 돌아옵니다. 이처럼 답답한 정보 탐색은 구식 키워드 검색의 전형적인 신호입니다.

기존 시스템은 정확한 단어 일치만 찾아 실제 의도를 놓칩니다. Cohere는 시스템을 연결하는 지능형 검색 계층을 제공하여 이 문제를 효과적으로 해결합니다.

따라서 '기업 검색을 위한 Cohere 사용 방법'을 고민 중이셨다면, 저희가 해결책을 제시합니다. 이 가이드에서 모든 것을 설명해 드립니다.

Cohere AI란 무엇이며, 기업 검색에 왜 중요한가?

Cohere 는 기업용으로 특별히 설계된 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하는 AI 플랫폼입니다. 내부 검색의 경우, 이는 키워드 기반 검색을 넘어 의도, 맥락, 의미를 이해하는 의미론적 지능형 검색으로의 전환을 의미합니다.

대부분의 기업용 검색 도구는 여전히 문자 그대로의 키워드 일치에 의존합니다. 문서 제목이나 본문에 정확한 단어가 나타나지 않으면 결과가 누락되는 경우가 많습니다. Cohere는 검색 시스템이 사용자가 입력한 내용뿐만 아니라 실제로 찾고 있는 것을 이해할 수 있도록 하여 이러한 방식을 변화시킵니다.

자체적으로 AI 기반 검색을 구축하려는 팀들은 일반적으로 벡터 데이터베이스, 임베딩 파이프라인, 재순위화 모델을 구성하는 데 수개월을 소모합니다. 이러한 모든 작업 후에도 검색 성능이 저조한 경우가 많은데, 이는 실제 업무가 이루어지는 시스템과 분리되어 작업, 문서, 워크플로우와 단절된 상태로 운영되기 때문입니다.

Cohere와 같은 강력한 기업 검색 tool은 검색 강화 생성(RAG)을 활용하여 스마트 검색과 AI를 결합합니다. 이 접근 방식은 내부 지식을 즉시 접근 가능한 자원으로 전환합니다.

Cohere의 경우, 도구는 문서를 의미의 수치적 표현인 임베딩으로 변환합니다. 사용자가 "분기별 수익 보고서"를 검색하면, 시스템은 해당 정확한 키워드가 포함되지 않더라도 "4분기 재무 실적"이나 "수익 요약"과 같은 개념적으로 관련성 있는 문서를 검색합니다.

이것이 바로 Cohere가 기업 검색에 중요한 이유입니다. 구현 복잡성을 줄이고 결과 정확도를 높이며, 현대적인 업무 시스템 내에서 직원들이 실제로 생각하는 방식과 질문하는 방식으로 작동하는 검색을 가능하게 합니다.

엔터프라이즈 검색을 위한 Cohere의 주요 기능

AI 검색 솔루션을 평가할 때 마케팅 과대광고로 인해 어떤 기능이 실제로 문제를 해결하는지 판단하기 어려울 수 있습니다. "더 스마트한 검색"이라는 일반적인 약속은 엔지니어링 및 제품 팀이 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 되지 않습니다.

현실은 신뢰할 수 있는 검색 시스템이 서로 협력하는 별개의 AI 모델들로 구성된 파이프라인에 의존한다는 점입니다.

Cohere는 독립적으로 사용하거나 결합하여 정교한 검색 아키텍처를 구축할 수 있는 여러 모델을 제공합니다. 이러한 핵심 기능을 이해하는 것이 팀의 특정 요구사항을 충족하는 시스템을 설계하는 첫 단계입니다.

의미 벡터 검색을 위한 임베딩 생성

기존 검색 시스템의 가장 큰 문제점은 개념적으로 연관된 정보를 찾아내지 못한다는 점입니다. "직원 온보딩 가이드"를 검색해도 "신입사원 첫날 체크리스트"라는 제목의 문서는 놓치게 됩니다. 이는 시스템이 단어만 일치시킬 뿐 의미를 이해하지 못하기 때문입니다.

임베딩 모델은 신경망 검색을 통해 텍스트를 벡터(의미적 의미를 포착하는 긴 숫자 목록)로 변환함으로써 이 문제를 해결합니다. 임베딩이라 불리는 이 과정은 공통 키워드가 없더라도 개념적으로 유사한 문서를 식별할 수 있게 합니다. 즉, 검색 도구가 동의어와 관련 개념을 자동으로 이해하는 것입니다.

Cohere 임베딩 모델의 키 특징은 다음과 같습니다:

결과 관련성 향상을 위한 재정렬

검색 시 관련 문서 목록이 반환되지만 가장 중요한 문서가 두 번째 페이지에 묻혀 있는 경우가 있습니다. 이로 인해 사용자는 결과를 일일이 살펴봐야 하므로 시간을 낭비하고 검색 시스템에 대한 신뢰를 잃게 됩니다.

이는 순위 지정 문제입니다. 시스템은 올바른 정보를 찾았지만 이를 올바르게 우선순위화하지 못했습니다.

Cohere의 Rerank 모델은 두 단계 프로세스로 이 문제를 해결합니다. 먼저, 빠른 검색 방법(예: 시맨틱 검색)을 사용하여 잠재적으로 관련성이 높은 다량의 문서를 수집합니다. 그런 다음 해당 목록을 Rerank 모델에 전달하면, 이 모델은 더 많은 연산이 필요한 크로스 인코더 아키텍처를 활용하여 각 문서를 특정 쿼리와 비교 분석하고 최대 관련성을 위해 재정렬합니다.

이는 특히 지원 담당자가 고객에게 정확한 답변을 찾거나 팀원이 문서에서 특정 섹션을 검색하는 등 정밀도가 중요한 고위험 상황에서 유용합니다. 처리 시간이 약간 증가하지만 결과 품질의 향상은 대가를 치를 만한 가치가 있습니다.

Teams을 위한 Enterprise 검색 활용 사례

추상적인 AI 기능은 흥미롭지만, 실제 비즈니스 문제 해결에 적용해야 비로소 유용해집니다. 성공적인 기업 검색 구현은 이러한 구체적인 문제점을 파악하는 것에서 시작됩니다. 👀

Cohere 기반 검색을 적용할 수 있는 몇 가지 실용적인 시나리오는 다음과 같습니다:

핵심은 효과적인 기업 검색이 기존 워크플로우 관리에 통합되어야 한다는 점입니다. 독립형 검색창만으로는 부족합니다. 팀원들은 도구를 전환하지 않고도 정보를 찾아 즉시 실행에 옮길 수 있어야 합니다.

🛠️ 도구 키트: 팀이 실제로 사용할 내부 hub를 구축하세요. ClickUp의 지식베이스 템플릿은 사용 방법부터 표준 운용 절차 (SOP)까지 모든 것을 깔끔하게 정리하고 쉽게 검색할 수 있게 하여, 정보가 어디에 있는지 추측할 필요가 없도록 합니다.

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기업 검색을 위한 Cohere 설정 방법

AI 검색을 평가하는 단계에서 실제 구현 단계로 넘어가는 것은 부담스러울 수 있습니다. 특히 팀이 대규모 언어 모델을 처음 접하는 경우라면 더욱 그렇습니다.

설정 복잡도는 규모와 기존 기술 스택에 따라 달라지지만, Cohere 기반 검색 시스템 구축의 핵심 단계는 동일합니다. 본 섹션은 기술 팀을 위한 실용적인 단계별 가이드를 제공합니다.

필수 조건 및 API 접근 권한

코드를 작성하기 전에 도구와 접근 권한을 준비해야 합니다. 이 초기 설정은 향후 보안 문제와 장애 요인을 방지하는 데 도움이 됩니다.

시작하기 위해 필요한 사항은 다음과 같습니다:

AWS 생태계 내에서 이미 업무를 수행 중인 기업이라면 Amazon Bedrock을 통해 Cohere 모델에 접근할 수 있습니다. 이는 청구 및 보안 관리를 간소화할 수 있습니다.

Cohere Embed로 임베딩 생성하기

다음 단계는 문서를 검색 가능한 벡터로 변환하는 것입니다. 이 과정은 콘텐츠를 준비한 후 Cohere 임베딩 모델을 통해 처리하는 것을 포함합니다.

문서를 준비하는 방식, 특히 문서를 더 작은 조각으로 분할하는 방식은 검색 품질에 큰 영향을 미칩니다. 이를 '챕킹 전략'이라고 합니다.

일반적인 청킹 전략에는 다음이 포함됩니다:

문서를 분할한 후 배치 단위로 Embed API에 전송하여 벡터 표현을 생성합니다. 기존 문서의 경우 일반적으로 일회성 프로세스이며, 새로 생성되거나 업데이트된 문서는 생성 즉시 임베딩됩니다.

벡터 저장 및 쿼리

새로 생성된 벡터에는 저장 공간이 필요합니다. 벡터 데이터베이스는 임베딩을 유사성에 기반하여 저장하고 쿼리하도록 설계된 특수 데이터베이스입니다.

쿼리 프로세스는 다음과 같이 작동합니다:

벡터 데이터베이스를 선택할 때는 사용할 유사도 메트릭도 고려해야 합니다. 텍스트 기반 검색에는 코사인 유사도가 가장 흔히 사용되지만, 다른 사용 사례에 맞는 다양한 옵션이 존재합니다.

더 나은 결과를 위한 재순위 지정 구현

많은 애플리케이션에서는 벡터 데이터베이스의 결과만으로도 충분합니다. 하지만 최상위에 절대적으로 최상의 결과를 표시해야 할 때는 재순위화 단계를 추가하는 것이 현명합니다.

특히 검색이 RAG 시스템을 구동할 때 이는 매우 중요합니다. 생성된 답변의 품질은 검색된 컨텍스트의 품질에 크게 의존하기 때문입니다.

재순위 지정 파이프라인은 간단합니다:

재순위화의 효과를 측정하려면 nDCG(정규화된 할인 누적 이득) 및 MRR(평균 역순위)과 같은 오프라인 평가 메트릭을 추적할 수 있습니다.

💫 기업 검색 기능 구현에 대한 시각적 개요를 보려면 핵심 개념과 실무적 고려 사항을 보여주는 이 워크스루를 시청하세요:

Cohere 기반 기업 검색을 위한 최고의 실행 방식

검색 시스템 구축은 첫 단계에 불과합니다. 시간이 지남에 따라 품질을 유지하고 개선하는 것이 성공적인 프로젝트와 실패한 프로젝트를 가르는 기준입니다. 사용자가 몇 번의 불쾌한 경험을 하면 신뢰를 잃고 도구를 사용하지 않게 됩니다. 🛠️

성공적인 기업 검색 구현 사례에서 얻은 교훈은 다음과 같습니다:

기업 검색용 Cohere의 제한 사항

Cohere는 강력한 AI 모델을 제공하지만, 플러그 앤 플레이 방식의 솔루션은 아닙니다(정확히는 아닙니다).

생산 환경에 적합한 기업 검색 솔루션을 구축하는 데는 팀들이 종종 과소평가하는 상당한 어려움이 따릅니다. 이러한 한계를 이해하는 것은 정보에 기반한 결정을 내리고 향후 발생할 수 있는 비용이 많이 드는 예상치 못한 문제를 피하는 데 매우 중요합니다.

가장 큰 문제는 완성된 제품이 아닌 일련의 도구 세트를 제공한다는 점입니다. 이로 인해 귀사 팀은 서비스로서의 검색을 둘러싼 전체 인프라 구축 및 유지 관리 책임을 지게 됩니다.

고려해야 할 주요 한도는 다음과 같습니다:

ClickUp을 기업용 검색 대안으로 활용하는 방법

지금쯤이면 그 장단점이 분명해졌을 것입니다.

기업 검색은 강력하지만, 직접 구축한다는 것은 데이터 수집 파이프라인, 분할 전략, 임베딩 갱신, 재순위화 로직 및 지속적인 유지 관리를 직접 관리해야 함을 의미합니다. 이는 기능 출시가 아닌 장기적인 인프라 구축을 요구하는 작업입니다.

세계 최초의 통합형 AI 작업 공간인 ClickUp은 AI 기반 검색을 작업 공간 자체에 내장함으로써 이러한 복잡한 계층을 완전히 제거합니다.

이것이 중요한 이유는 대부분의 검색 문제가 실제로는 검색 문제가 아니기 때문입니다. 이는 업무 분산 문제 입니다. 일이 서로 연결되지 않은 도구들에 흩어져 있을 때, 팀은 끊임없이 맥락을 찾아 헤매야 합니다. 그 결과 시간 낭비, 중복 노력, 그리고 전체적인 가시성 없이 내려진 결정이 발생합니다.

ClickUp은 작업, 컨텍스트, 인텔리전스를 단일 작업 공간으로 통합하여 근본적으로 이 문제를 해결합니다. 실제 적용 방식을 살펴보겠습니다.

ClickUp Brain으로 작업 공간 전반에서 컨텍스트를 고려한 답변을 얻으세요

ClickUp Brain은 전체 작업 공간에서 작동하는 컨텍스트 기반 AI 레이어입니다. ClickUp 작업, 문서, 댓글 등 작업 공간의 기본 구조에 접근할 수 있으므로 질문에 답변하고 정보를 요약하며 관련 업무를 찾아낼 수 있습니다.

여기서 챕터 크기 정의나 임베딩 관리가 필요 없습니다. Brain은 ClickUp의 기본 데이터 모델을 활용해 정보 간 연결 방식을 이해합니다. "4분기 출시를 방해하는 요인은 무엇인가요?"와 같은 질문을 하면 Brain이 해당 계획과 연결된 작업, 댓글, 문서에서 맥락을 추출할 수 있습니다.

ClickUp Brain은 내부적으로 여러 AI 모델을 지원하여 추론, 요약 또는 생성 작업에 가장 적합한 모델에 다양한 요청을 활용할 수 있게 합니다. 이를 통해 단일 모델의 강점이나 한도에 워크플로우가 얽매이는 것을 방지합니다.

외부 컨텍스트가 필요할 때 Brain은 작업 공간에서 바로 웹 검색을 수행하여 ClickUp을 떠나거나 별도의 브라우저 탭을 열지 않고도 요약된 결과를 반환합니다.

ClickUp Enterprise 검색으로 검색하고, 탐색하고, 실행하세요.

ClickUp의 Enterprise 검색은 작업 공간 어디에서나 접근 가능합니다. 통합 설정 범위에 따라 Google Drive, Slack, GitHub 등 연결된 타사 앱은 물론 작업, 문서, 댓글, 첨부 파일을 가로지르는 검색이 가능합니다.

AI 명령줄은 검색을 실행 계층으로 전환합니다. 동일한 인터페이스에서 항목으로 이동하거나, 작업을 생성하거나, 상태를 변경하거나, 소유자를 지정하거나, 특정 보기를 직접 열 수 있습니다. 이는 단순한 "찾아 읽고"가 아닌 "찾아 실행하는" 기능입니다.

검색 기능이 작업 공간 UI에 내장되어 있으므로 결과는 항상 실행 가능합니다. 정보를 따로 검색한 후 tools를 전환하여 사용할 필요가 없습니다. 워크플로우가 그대로 이어집니다.

ClickUp BrainGPT로 도구 과잉 사용을 줄이세요

ClickUp BrainGPT는 검색 기능을 브라우저를 넘어 확장하여 독립형 데스크톱 앱과 Chrome 확장 프로그램을 제공합니다. 연결된 앱을 먼저 열지 않아도 ClickUp 작업 공간에 직접 연결되어 동일한 컨텍스트 기반 인텔리전스를 제공합니다.

단일 인터페이스에서 작업, 문서, 댓글 및 Gmail을 비롯한 연결된 tools들을 검색할 수 있습니다. 음성 기반의 Talk-to-Text 기능을 통해 검색을 실행하거나 질문을 즉시 입력할 수 있어, 빠른 조회나 이동 중 일에 특히 유용합니다.

관리해야 할 또 다른 AI 검색 제품을 추가하는 대신, Brain GPT는 이미 여러분의 일을 이해하는 단일 인터페이스로 검색 기능을 통합합니다.

이것이 진정한 변화입니다. ClickUp은 기업 검색을 구축하라고 요구하지 않습니다. 이 통합 작업 공간은 업무가 이루어지는 시스템에 직접 검색 기능을 내장하여 인프라 오버헤드를 제거하면서도 성능, 정확성, 속도를 유지합니다.

보너스: 맞춤형 구축 vs. 네이티브 작업 공간 AI 전략적 비교

검색이 여러분의 발목을 잡지 않도록 하세요!

의미 기반 검색은 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. 기본 요건일 뿐입니다.

기업 검색의 진정한 비용은 다른 모든 곳에 나타납니다: 구축 및 유지 관리에 소요되는 엔지니어링 시간, 정확성을 유지하기 위해 필요한 인프라, 그리고 검색이 실제 일이 이루어지는 도구 외부에서 작동할 때 발생하는 마찰 등이 그것입니다. 문서를 찾는 것은 중요하지 않습니다. 그 문서에 대한 조치를 취하기 위해 여전히 시스템을 전환해야 한다면 말이죠.

바로 이 때문에 문제는 단순히 "더 나은 검색"이 아닙니다. 정보와 실행 사이의 간극을 없애는 것이 핵심입니다.

검색 기능이 작업 공간에 직접 내장되면 컨텍스트가 기본값으로 보존됩니다. 답변은 단순히 검색되는 것이 아니라 즉시 활용 가능합니다. 작업을 업데이트하고, 결정을 문서화하며, 추가적인 업무 이관 없이도 작업을 진행할 수 있습니다.

수개월을 들여 맞춤형 검색 인프라를 구축하고 유지 관리하기를 원하지 않는 팀에게 통합 AI 작업 공간은 완전히 새로운 방식을 제시합니다. ClickUp은 팀이 이미 계획, 협업, 실행에 활용 중인 시스템의 일부로 엔터프라이즈급 AI 기반 검색 기능을 제공합니다.

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자주 묻는 질문

Cohere는 검색과 같은 기업용 사용 사례에 특화되어 있으며, 검색 작업에 최적화된 Embed 및 Rerank 모델을 제공합니다. OpenAI는 검색에 적용 가능하지만 추가 튜닝이 필요할 수 있는 보다 광범위한 범용 모델을 제공합니다.

예, Cohere는 다른 도구와의 통합을 가능하게 하는 API를 제공합니다. 그러나 이는 맞춤형 개발과 엔지니어링 리소스가 필요합니다. ClickUp과 같은 대안은 통합 작업 없이 바로 사용할 수 있는 내장형 AI 검색 기능을 제공하여 통합 작업의 필요성을 없애줍니다.

법률, 의료, 금융 서비스, 기술 분야 등 방대한 비정형 저장소를 보유한 산업군에서 시맨틱 검색의 혜택을 가장 크게 누릴 수 있습니다. 지식 관리에 어려움을 겪는 모든 조직은 상당한 개선 효과를 경험할 수 있습니다.