Ragie

PDF, Office 문서, 스프레드시트, 일반 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 같은 수집 경로로 받는다. 이미지는 고해상도 모드로 처리해 안에 들어 있는 차트와 스크린샷까지 읽고, 미디어 파일은 타임스탬프와 함께 전사한다. 뒤섞인 폴더를 정리하려고 도구 세 개와 스크립트를 준비할 필요가 없다는 뜻이다.

Google Drive, Notion, Confluence, Slack, SharePoint, Dropbox, HubSpot, Jira, Intercom, Zendesk, Backblaze가 기본으로 붙고 동기화는 Ragie 쪽에서 돈다. 임베디드 커넥터는 더 나아가 고객이 자기 Drive나 Notion을 당신 제품 안에서 승인하게 한다. 공급자마다 OAuth를 짜지 않고 "지식 베이스 연결"을 제공하는 방식이다.

문서마다 세 갈래로 색인된다. 의미를 잡는 벡터 임베딩, 정확한 문자열을 위한 키워드 색인, 긴 문서의 요지를 담는 요약 색인이다. 질의는 세 곳을 모두 치고 결과를 합친다. 제품 코드를 찾든 흐릿한 질문을 던지든 쓸 만한 답이 나오는 이유다.

파티션은 색인 안의 칸막이다. 한 파티션의 문서는 다른 파티션 검색 결과에 나타나지 않는다. 고객 간 데이터 분리와 관련성을 동시에 잡는다. 검색은 파티션을 넘겨 범위를 정하고, 접근 제어는 애플리케이션에 남긴다.

비정형 텍스트를 읽어 날짜, 이메일, 금액, 또는 직접 정의한 스키마 같은 이름 붙은 값을 돌려준다. 계약서를 찾는 것과 그 갱신일을 아는 것의 차이가 여기서 갈린다. 이력서 파싱, 청구서 항목, 나중에 검색 필터가 될 메타데이터에 쓴다.

가져온 단편은 reranker로 다시 정렬해 가장 관련 있는 대목이 앞에 오게 한다. 최신성 편향은 깊이보다 새로움이 중요한 상황에서 새 문서를 끌어올린다. 계층 검색은 요약 수준에서 먼저 움직이고 살아남은 문서로 내려간다. 큰 지식 베이스에 던지는 넓은 질문에서 힘을 발휘한다.

Model Context Protocol 서버는 HTTP 스트리밍으로 돌아 Claude, Cursor 같은 MCP 클라이언트가 지식 베이스를 직접 조회한다. Python과 TypeScript SDK가 REST API를 감싸고 webhook이 문서 상태 변화를 알린다. 이 정도가 갖춰지면 통합 작업의 대부분은 설정으로 끝난다.