Danswer

Danswer는 키워드 검색과 벡터 검색으로 각각 색인을 만들고 두 결과를 섞는다. 오류 코드나 티켓 번호를 찾을 때는 정확히 일치하는 쪽이 강하다. 표현은 달라도 주제가 같으면 의미 기반 검색이 받아낸다. 공식 커넥터는 Slack, Google Drive, Confluence, Notion, Jira, GitHub, Salesforce, SharePoint 등 수십 종에 이르므로 사내 지식 검색은 이미 돈을 내는 도구에서 출발한다.

모든 답변에는 인용 대목과 근거 문서 링크가 따라온다. 출처를 열어 앞뒤 맥락을 읽고 모델이 공정하게 요약했는지 스스로 판단할 수 있다. 이 인용 사슬이 있어야 규제 영역에서도 쓸 수 있다. 자신 있게 틀린 답은 답하지 않는 것보다 비싸다. 문서 AI 채팅이 블랙박스처럼 보이지 않는 효과도 있다.

어시스턴트를 따로 만들 수 있다. 각자 프롬프트와 참조 지식 범위, 말투를 갖는다. 지원용은 헬프센터만 보며 짧은 단계로 답하라고 지정하고, 개발용은 설계 문서와 코드 논의를 뒤지게 한다. 범위가 좁아지면 답이 주제를 벗어나기 어렵고 모델이 세부를 지어낼 여지도 줄어든다.

최근 버전에서는 어시스턴트가 답만 하지 않고 행동한다. MCP 서버나 OpenAPI 플러그인을 붙이면 대화 중간에 티켓을 만들고, 주문을 조회하고, 사내 서비스를 호출한다. 사내 검색을 업무 흐름 도구에 가깝게 만드는 부분이며, 권한을 가장 조심해야 하는 부분이기도 하다.

전체 스택은 자사 클라우드, 자체 하드웨어, 또는 외부와 차단된 환경에서 돈다. 문서와 임베딩은 자사 인프라에 남고, 프로젝트는 고객 데이터로 학습하지 않는다고 밝힌다. 엔터프라이즈 에디션은 권한 동기화를 더한다. 조회 시점에 원본 앱의 접근 규칙을 그대로 적용하므로 Drive에서 열 수 없는 문서는 Danswer에서도 읽을 수 없다.

사내 문서 밖으로 나가면 어시스턴트가 웹을 검색하고, 여러 페이지를 읽고 비교하는 조사를 연속으로 수행하고, 계산이나 데이터 확인을 위해 파이썬을 실행한다. 회사 밖 정보가 필요한 질문을 여기서 처리하므로 작업 중간에 브라우저 탭으로 옮겨갈 일이 줄어든다.