ai-infra / 2026.07
Marketing Knowledge RAG — 마케팅 지식 검색 MCP
마케팅 실무 문서를 로컬 코퍼스로 묶고, PII 처리·임베딩·리랭킹·MCP 서버를 갖춘 검색/질의 파이프라인입니다.
RAG 구조 설계·테스트·MCP 연결
Metrics
- 18개 한국어 마케팅 코퍼스 파일
- PII 처리·벡터스토어·리랭커 테스트 포함
- MCP 서버 진입점 제공
Stack
Problem
마케팅 자동화 도구를 만들 때마다 광고 구조, GA4, 리드 품질, 예산 페이싱, 개인정보 처리 원칙을 다시 찾아야 했습니다.
Idea
Agency 자동화 후보와 리포팅 도구를 만들면서 반복적으로 참조하는 지식을 로컬 RAG로 묶기 시작했습니다.
Decision
한국어 마케팅 코퍼스를 파일로 두고, ingest→store→retrieve→rerank 흐름을 분리했습니다. PII 처리는 별도 모듈로 두고 MCP 서버에서 질의할 수 있게 했습니다.
Outcome
도구 기획과 구현 중 필요한 마케팅 배경 지식을 외부 검색 없이 빠르게 회수할 수 있습니다. 민감 데이터는 코퍼스에 넣지 않는 전제로 설계했습니다.
문제
마케팅 자동화는 도메인 지식이 없으면 금방 얕아집니다. 지표 정의, 광고 매체 구조, 개인정보 취급, 리드 품질, 예산 페이싱이 계속 반복됩니다. 그런데 매번 웹 검색에 의존하면 재현성이 떨어집니다.
결정
Marketing Knowledge RAG는 재사용 가능한 한국어 코퍼스를 로컬에 두고, 질의 파이프라인을 테스트 가능한 모듈로 나눴습니다. PII 처리와 검색 품질을 별도 테스트 대상으로 삼아, 자동화 기획의 근거 레이어로 쓸 수 있게 했습니다.
성과
리포트 자동화, 리드 QA, 예산 페이싱 같은 Agency 계열 도구를 만들 때 같은 지식 기반을 다시 사용할 수 있습니다. 공개 포트폴리오에는 코퍼스 구조와 도구 설계만 설명하고, 실제 고객 데이터는 다루지 않습니다.