병원 접수 담당자분, 이런 경험 있으신가요? 고객이 전화해서 '저 지난번에도 말씀드렸는데, 어떤 시술 가능한지 다시 설명해주실 수 있어요?'라고 할 때 — 그 짧은 순간에 관련 정보를 머릿속에서 찾아내 답해야 하는 그 아찔함 말이에요.
AI에게는 '지식 창고 검색원'이 있어요
makecall 빌더에는 rag.search라는 노드가 있습니다. 이름이 어렵게 느껴지실 수 있는데, 쉽게 말하면 '도서관 사서'예요. 고객이 질문을 던지는 순간, AI가 사서를 불러 '이 손님 질문이랑 가장 관련 있는 내용 빨리 찾아줘!'라고 시키는 거죠.
미리 등록해둔 안내문, FAQ, 서비스 설명서 같은 자료들이 이 지식 창고에 쌓여 있고, rag.search 노드는 고객 말이 들어오는 순간 그 창고를 뒤져 딱 맞는 내용 조각만 꺼내옵니다. 전체 문서를 처음부터 읽는 게 아니라, 질문과 가장 가까운 부분만 핀셋으로 집어오는 방식이에요.
어떤 상황에 쓰면 좋을까요?
- 시술·서비스 항목이 많아 직원도 헷갈릴 때
- 자주 바뀌는 요금이나 주의사항을 AI가 항상 최신 정보로 답해야 할 때
- 고객마다 질문 방식이 달라도 같은 핵심 답변을 정확히 전달하고 싶을 때
rag.search 노드 혼자서 답을 말해주진 않아요. 찾아온 내용을 kb_speak(지식 답변) 노드와 함께 써야 고객 귀에 전달됩니다. 사서가 책을 찾아오면, 아나운서가 읽어주는 구조라고 생각하시면 딱 맞아요.
실제 통화는 이렇게 흘러가요
저희 어머니가 다음 주에 피부 레이저 시술 예약하려고 하는데요, 주의사항이 어떻게 되나요?
잠깐만요, 관련 안내 내용 바로 찾아드릴게요. (검색 중) 레이저 시술 전날은 음주와 자외선 노출을 피하시고, 시술 당일 세안 후 화장품은 사용하지 않으시는 게 좋습니다. 더 궁금하신 내용 있으신가요?
아, 생각보다 간단하네요. 예약은 담당자분이랑 직접 하고 싶어요.
네, 담당자 연결해드릴게요. 잠시만 기다려 주세요.
안녕하세요, 예약 담당입니다. 레이저 시술 예약 도와드릴게요!
자료가 많아서 답변이 늘 제각각이었다면, rag.search 노드 하나로 AI가 항상 같은 창고에서 꺼낸 정확한 정보를 전달할 수 있어요. 직원 교육 시간은 줄고, 고객 신뢰는 올라가는 구조입니다.