MYCELIUM · 매일 갱신하고 정확도를 검증하는 사내 지식베이스

흩어진 사내 자료를
한 줄로 찾습니다

회사 업무 자료는 메일·이슈 트래커·문서 도구·코드 리뷰·파일 서버 등 여러 곳에 흩어져 있고, 합치는 일은 매번 사람 몫이었습니다. Mycelium 은 이 자료를 한 색인에 모으고 사람·프로젝트·이슈·문서 사이의 연결 관계를 그래프로 만들어, 도구 하나로는 답할 수 없던 질문에 근거를 붙여 답합니다.

다른 도구도 보기 Dispatch 보기

여덟 종류지금 이어 붙인 자료 — 더 늘릴 수 있음

98.1%쌓인 질의로 만든 회귀 세트 정답률

4~12초5만 건 규모에서 한 줄 질문에 답

넷질문에 따라 골라 쓰는 찾는 법

매일 새벽새로 생긴 것만 담는 주기

하루 $0.5바깥 모델 사용 비용

묻고 받는 모습

한 줄이 들어가면
근거가 붙어 나옵니다

따로 띄우는 화면이 없습니다. 사내 메신저에 쓰든 터미널에 치든 같은 질문이 같은 길로 갑니다.

사내 메신저 · 터미널 — 같은 질문, 같은 답

「PROJ-1234 누가 고쳤나」

분류이슈 번호가 들어 있음 → 낱말 그대로(FTS5)로 그 이슈를 바로 조회

연결이슈에서 사람으로, 사람에서 올린 코드로 — 관계로(KG) 타고 감

답고친 사람 · 올린 코드 · 근거를 한 답으로 통합

이슈
코드 리뷰
워크로그

회사 자료라 답에 담기는 내용은 가렸습니다 — 묻는 말과 고르는 길, 근거가 붙는 방식은 그대로입니다.

개발 배경

자료는 흩어져 있고, 합치는 일은 사람 몫

도구를 하나 더 사는 것으로는 안 풀렸습니다. 없앤 것은 도구가 아니라 사람이 도구 사이에서 하던 수작업입니다.

전 — 한 번 찾을 때마다

창 여덟 개를 엶
같은 검색어를 여덟 번 침
흩어진 결과를 눈으로 맞춰 봄
도구를 넘는 질문은 포기

지금 — Mycelium

한 곳에 한 줄로 물음
질문에 맞는 찾는 법을 골라 씀
근거가 붙은 답 하나로 받음
도구를 넘는 질문이 그물 위에서 풀림

각 도구의 검색은 자기 안만 봅니다 — 「이 이슈 고친 사람이 올린 PR」에는 답이 없습니다. 상용 AI 검색은 사내 자료가 없어 일반론에 머뭅니다.

이름의 뜻

버섯은 땅 위로 나온 일부분입니다

진짜 몸은 땅속에 그물처럼 깔린 흰 실 뭉치 — 균사체(Mycelium)입니다. 떨어져 선 나무들을 뿌리째 이어 물과 양분을 옮깁니다. 메일·이슈·문서가 그 나무이고, 그 사이를 잇는 관계가 실그물입니다.

동작 방식

수집 · 연결 · 응답

1 수집 매일 새벽 여덟 가지를 자동으로 훑어 새로 생긴 글만 골라 담습니다. 사람이 올리는 절차가 없습니다.
2 연결 사람·프로젝트·이슈·파일을 점으로 두고 사이를 선으로 잇습니다. 도구를 넘는 질문이 이 그물 위에서 풀립니다.
3 응답 질문의 종류를 먼저 분류한 뒤 찾는 법 넷 가운데 맞는 쪽을 골라 찾습니다.

찾는 법 넷

질문마다 맞는 방법이 다릅니다

한 가지로 다 해내려다 실패했습니다. 뜻으로만 찾으면 관계 질문에 약하고, 관계로만 좁히면 그 그물에 없는 것을 영영 못 찾습니다.

뜻으로VECTOR

낱말이 달라도 뜻이 가까우면 걸립니다 — 「지난번 경쟁사 정리」처럼 제목에 없는 말로도 찾아냅니다.
관계로KG

점에서 점으로 타고 갑니다 — 「이 이슈 고친 사람이 올린 PR」처럼 도구를 넘는 질문이 이 그물에서 풀립니다.
집계와 필터SQL

「최근 5건」 · 「12월 자료」 · 「몇 건」처럼 수와 기간으로 좁힙니다. 세는 일은 모델이 아니라 계산이 합니다.
낱말 그대로FTS5

PROJ-1234 같은 이슈 번호를 글자 그대로 맞춰 바로 조회합니다.

담을 수 있는 것

흩어진 자료를 한 색인에

쓰는 곳에 맞춰 이어 붙입니다. 지금 이어 붙인 것은 여덟 종류이고, 필요한 자료를 더 넣을 수 있습니다.

업무 메일아웃룩 · 지메일 등 회사 메일함
이슈 트래커지라 등 — 이슈 본문과 댓글, 공수 기록
문서 도구노션 등 — 페이지 하나가 한 건
코드 리뷰비트버킷 · 깃허브 등 — 올린 것과 리뷰 글
소스코드클래스·메서드 이름과 위치 — Java·C++ 는 구조까지 읽음
로컬 파일PDF · 한글 문서 등 — 폴더째 훑음
제품 매뉴얼웹으로 내는 문서 — 쪽 하나가 한 건
사내 규정·공지그룹웨어에 실린 사규와 안내

규모는 쓰는 곳마다 다름 — 5만 건 규모에서 4~12초로 답함

자료가 어디 있고 누가 볼 수 있나

볼 수 있는 범위계정 권한대로 모음 — 볼 수 있는 자료만 색인
개인 자료개인 색인에만 담고 부서 색인과 섞지 않음 — 본인이 검색할 때만 연결
설치 위치클라우드 · 온프레미스 · 로컬 서버 — 색인과 자료는 설치한 곳에 남음
바깥으로 나가는 것임베딩과 관계 추출뿐 — 나머지는 설치한 환경 안에서 실행

물어보는 말

말하듯 묻고 한 줄로 받습니다

말을 다듬을 필요가 없습니다. 평소 쓰는 문장 그대로 물으면 됩니다.

「출장비 규정 어떻게 되나」

그룹웨어에 실린 사규에서 찾아 조항을 짚습니다
「이거 아는 사람 누구」

워크로그·PR·이슈 참여 이력으로 후보를 냅니다
「11층 회의실 2시에 잡아 줘」

빈 방을 골라 예약까지 대신 처리합니다

경계

못 하는 것도 적어 둡니다

모르는 것을 지어내지 않는 것이 이 도구의 규칙입니다. 못 찾으면 「검색 범위 내 미확인」이라고 답합니다.

소스코드 본문클래스·메서드 이름과 위치만 색인합니다 — 구현 로직은 실제 파일을 직접 열어야 합니다
바깥 자료ISO 표준·외부 백서는 담겨 있지 않습니다
스캔 PDF그림만 있는 문서는 본문이 0자라 파일을 직접 열어야 합니다

기술 구성

지식 그래프 위의 하이브리드 검색

위에 적은 것을 기술 용어로 옮긴 것입니다.

그래프: 사람·조직·프로젝트·이슈·문서·도구·코드 심볼이 노드 — 담당·생성·의존·참조·결정 관계가 엣지
의미 계층: 서로 다른 원본을 같은 타입 체계로 옮긴 층 — 도구마다 다르던 이름을 단일 체계로 표준화
찾는 법: 하이브리드 넷에 질의 라우팅 — 벡터 · 전문 검색(FTS5) · SQL 집계 · 그래프 순회
답하는 법: 찾은 것을 근거로 붙이는 RAG — 출처가 답과 같이 나옴
색인: 증분 · 커서 기반 — 매일 새벽 새로 생긴 것만 담음
설치 위치: SQLite 와 벡터 저장소 — 클라우드·온프레미스·로컬 서버 어디에나 설치

임베딩과 관계 추출에만 바깥 모델을 씁니다 — 나머지는 설치한 환경 안에서 실행됩니다

측정값

숫자는 전부 실제 사용 중에 측정한 값입니다

측정 대상과 측정일을 값마다 함께 적었습니다.

98.1%쌓인 질의로 만든 417문항 회귀 세트로 측정2026-05-20
4~12초5만 건 규모에서 한 줄 질문에 답 · 가장 느린 것 45초2026-09-03
하루 $0.5임베딩과 관계 추출에 드는 바깥 모델 비용2026-09-03

평가 이후 색인이 커졌지만 다시 측정하기 전에는 이전 값을 그대로 둡니다. 자료 규모는 설치한 곳마다 달라 특정 설치의 건수는 대표값으로 쓰지 않습니다.

창 여덟 개를 열던 일이 질문 한 줄로 줄어듭니다

묻는 곳은 이미 쓰고 있는 사내 메신저와 터미널입니다. 새로 열 화면이 없습니다.

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흩어진 사내 자료를한 줄로 찾습니다

한 줄이 들어가면근거가 붙어 나옵니다