배경
에러가 발생하면 담당자가 Confluence에서 가이드를 일일이 찾아야 했습니다. 같은 에러에 대한 문의가 반복됐고, 신규 인원은 히스토리를 모르니 대응에 시간이 오래 걸렸습니다.
해결 방법
Confluence 문서를 기반으로 에러 메시지를 자동 검색하고, AI가 요약한 해결법을 Slack으로 바로 보내주는 RAG 봇을 만들었습니다.
아키텍처
3개의 Lambda로 구성된 간결한 파이프라인입니다. lambda-sync가 Confluence 문서를 크롤링해서 벡터화하고, lambda-webhook이 에러 알림을 받으면 lambda-rag가 유사 문서를 찾아 Claude로 분석한 뒤 Slack으로 전송합니다.
진행 현황
핵심 RAG 기능은 완성된 상태이며, 운영 환경 연동을 위한 크로스 계정 권한 협의를 진행하고 있습니다.
효과
| 지표 | Before | After |
|---|---|---|
| 에러 대응 | Confluence 수동 검색 | Slack에서 원스톱 확인 |
| 신규 인원 온보딩 | 히스토리 파악에 시간 소요 | AI 가이드로 즉시 대응 |
| 미등록 에러 | 대응 방법 없음 | AI 추정 원인 제공 |
눈여겨볼 점
- 미등록 에러에도 AI가 추정 원인을 제공하는 점이 핵심입니다. 기존 가이드에 없는 새 에러가 발생해도 RAG 기반 유사 문서 검색으로 대응 방향을 제시할 수 있어, 신규 인원의 온보딩 시간을 크게 줄여줍니다.
- 3개 Lambda(sync, webhook, rag)의 역할 분리가 깔끔합니다. Confluence 크롤링 → 벡터화 → 저장, 알림 수신, 유사 문서 검색 → 분석 → Slack 전송이라는 흐름이 명확해서 유지보수가 수월합니다.
- Confluence RAG + Slack이라는 패턴은 범용성이 높아, 다른 팀에서도 같은 구조로 바로 적용할 수 있습니다. 에러 대응뿐 아니라 사내 지식 검색 전반에 확장 가능한 구조입니다.