LLM Wiki | 사내 지식 베이스
흩어진 정책과 업무 기준을
하나의 LLM Wiki로 구축합니다
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서비스 소개서 확인하기
Problem
정보는 계속 바뀌는데, 위키는 사람이 고쳐야 합니다.
Solution
가장 최신의, 유효한 내용만 정리해
우리 팀의 LLM Wiki를 완성합니다.
자동으로 위키에 정리합니다
평소처럼 Slack에서 논의하고, Jira에서 처리하고, 고객 문의에 답하면 됩니다. Catch Up이 그 기록에서 정책, 결정, 고객 대응 기준을 찾아 위키 문서로 정리합니다.
달라진 내용만 찾아 수정을 제안합니다
새로운 논의가 기존 내용과 다르면, 변경 전후와 원문을 붙여 담당자에게 보여줍니다. 실제 답변에 영향을 주는 변화만 찾습니다.
담당자가 확인하면 바로 반영됩니다
담당자가 적용할 내용을 선택하면 위키가 갱신됩니다. 이후 사내 질문, 고객 문의 답변, Claude와 Cursor 같은 AI 도구에도 같은 내용이 사용됩니다.
How it works
흩어진 기록을 비교하고,
확인된 내용만 모든 답변에 반영합니다.
01
흩어진 업무 기록을 연결해 정리합니다
논의, 업무 처리 기록, 고객 답변에서 반복해서 사용되는 정책과 기준을 찾습니다. 비슷한 내용을 하나로 묶고, 근거가 된 원문과 담당 부서를 연결합니다.
02
기존 지식과 다른 내용을 찾아 수정을 제안합니다
새로운 논의와 기존 위키를 비교해 무엇이 어떻게 달라졌는지 보여줍니다. 담당자는 새로운 내용을 적용할지, 기존 내용을 유지할지 선택합니다.
03
확인된 내용을 모든 답변에 반영합니다
담당자가 확인한 내용은 위키에 반영됩니다. 사내 질문, 고객 문의 답변 초안, 연결된 AI 도구도 갱신된 위키를 사용합니다. 모든 답변에는 근거가 된 위키 문서와 원문이 표시됩니다.
Use Cases
각 팀이 실제로 묻고 답하는 업무를 기준으로 필요한 정보만 모아 Wiki를 구축합니다.
CS · Sales
VOC 관리 Wiki
고객 응대 기준, 고객별 요구사항, 과거 문의와 답변을 모읍니다.
자동으로 정리하는 내용
환불 및 계약 정책 · 기능 제공 범위 · 고객별 예외 조건 · 반복 문의와 표준 답변 · 과거 고객 응대
PM · PO
제품 운영 Wiki
정책 변경, 개편 배경, 기능 출시와 주요 결정을 모읍니다.
자동으로 정리하는 내용
제품 정책 변경 · 기능 출시 및 종료 · 제공 범위 · 결정 배경과 회의 기록 · 고객 공지 내용
개발 · DevOps
장애 대응 Wiki
장애 원인, 대응 절차, 아키텍처 변경과 인프라 이전 기록을 모읍니다.
자동으로 정리하는 내용
장애 발생 원인 · 임시 조치와 최종 해결 · 알림 및 에스컬레이션 기준 · 아키텍처 변경 · 인프라 이전 기록
사내 지식 탐색
직원이 질문하면 관련 Wiki와 원문을 찾아 답합니다. “이 기능은 어떤 고객에게 제공되나요?” 같은 질문에 근거와 함께 답합니다.
고객 문의 대응
고객 문의와 관련된 정책, 제품 정보, 과거 대응을 찾아 답변 초안을 만듭니다. 담당자는 초안과 근거를 확인한 뒤 전달합니다.
AI 도구 연결
MCP를 통해 Claude, GPT, Cursor 같은 AI 도구에 확인된 Wiki를 연결합니다. 어떤 AI 도구를 쓰더라도 같은 정책과 기준을 근거로 답합니다.
어떻게 LLM Wiki를
만들어야 할지
Catch Up과 함께 계획해보세요.
정보가 흩어져 있는 도구와 채널
반복해서 담당자 확인이 필요한 질문
먼저 만들기 좋은 Wiki
첫 번째 위키 문서 후보
연결 가능한 데이터
2주 PoC 범위와 성과 지표


