Copilot과 SharePoint에 RAG 적용하는 방법

 

Copilot과 SharePoint에 RAG 적용하는 방법

 

Chat GPT 답변

 

Copilot에 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 적용하면, 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라 조직의 지식과 문서를 활용하여 정확하고 실무적인 답변을 제공하는 AI Agent로 진화시킬 수 있습니다.

아래는 Microsoft Copilot (예: M365 Copilot 또는 Power Platform Copilot)에 RAG를 적용하는 실질적인 방식입니다:

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✅ 1. 적용 개요

Copilot + SharePoint + RAG 구조로 사내 지식 활용:

css

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[사용자 질문] ↓ [Copilot → (RAG 엔진)] → [SharePoint, OneDrive, Teams 등에서 관련 문서 검색] ↓ [질문에 맞게 요약·정리된 응답 생성]

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🧩 2. 적용 구성 요소

구성 요소역할

Copilot	사용자 인터페이스, 자연어 질문 수신
Azure OpenAI	생성형 모델 (GPT) 기반 답변 생성
Azure Cognitive Search 또는 Microsoft Graph Connector	문서 검색 (Retriever 역할)
SharePoint / Teams / OneDrive	문서 저장소 (지식의 원천)
Microsoft Syntex / Viva Topics (선택)	문서 구조화, 태깅 등으로 검색 최적화

 

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⚙️ 3. 구현 단계

📁 Step 1: 문서 저장소 정리

• SharePoint에 문서, 보고서, 회의록, 정책 문서 등 저장
• 폴더별 분류 및 메타데이터 태깅 (예: 프로젝트명, 업무유형)

🔍 Step 2: 검색 인프라 설정

• Microsoft Graph Connector나 Azure Cognitive Search를 통해 SharePoint 문서 검색 가능하도록 설정
• 문서를 벡터화(embedding) 해 유사 문서 검색 가능하게 구성

🧠 Step 3: GPT 기반 응답 생성

• 질문이 입력되면 검색된 관련 문서를 참조하여 Copilot이 요약·해석
• 문맥 기반 응답 생성 (예: “이 문서는 2023년 하자보수 관련 계약서입니다…”)

🔐 Step 4: 보안 및 권한 설정

• Microsoft Copilot은 기존 M365 권한 체계를 그대로 따름
• 사용자는 본인이 접근 가능한 문서만 Copilot을 통해 검색 가능

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🎯 예시 사용 시나리오

• “작년 EPC 프로젝트 하자보수 건 요약해줘”
  → Copilot이 SharePoint에서 관련 문서 검색 후 요약
• “A업체와의 계약서에서 보증 기간 조항 알려줘”
  → 계약서 PDF를 검색하고 GPT가 관련 조항을 추출
• “F-300 장비에 대한 기술사양서 찾아줘”
  → 내부 문서 검색 후, 해당 장비 사양 정리 제공

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💡 팁: 구현시 유용한 Microsoft 서비스

도구용도

Azure OpenAI Service	GPT 기반 응답 생성
Azure Cognitive Search	문서 검색 및 벡터화
Microsoft Syntex	문서 자동 구조화 및 태깅
Power Platform + Copilot Studio	사용자 맞춤 AI Agent 구성
Microsoft Graph API	사용자 데이터 연결 및 검색 통합

 

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✅ 요약

Microsoft Copilot에서 RAG를 구현하면
“자체 문서와 데이터를 기반으로, 실시간 맞춤형 답변을 제공하는 기업형 AI 비서”를 만들 수 있습니다.

 

 

 

Microsoft Graph Connector 또는 Azure Cognitive Search를 통해 SharePoint 문서를 검색 가능하게 만드는 과정은 RAG 기반 Copilot 또는 AI Agent 구현의 핵심입니다. 아래에 두 방법을 비교하고, 각각의 설정 절차를 단계별로 안내드립니다.

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✅ [1] Microsoft Graph Connector를 활용한 SharePoint 문서 연결 (M365 중심)

장점: M365 환경과 완전 통합 / Copilot과 기본 연동 / 별도 인프라 필요 없음
단점: 커스터마이징 한계 / 세밀한 검색 튜닝 어려움

🔧 설정 단계

① Microsoft Search 관리 센터 접속

• https://admin.microsoft.com → 관리자 계정 로그인
• Microsoft Search → 커넥터 메뉴로 이동

② 커넥터 추가

• [커넥터 추가] → "SharePoint" 선택
  (M365 내 동일 테넌트 SharePoint는 기본 지원됨, 외부는 Graph 커넥터로 확장)

③ SharePoint 사이트 연결

• 연결할 사이트 주소 입력 (예: https://yourcompany.sharepoint.com/sites/projectA)
• 인증 설정 (OAuth 2.0 기반, 관리자 권한 필요)

④ 인덱싱 범위 설정

• 검색에 포함할 폴더, 라이브러리, 파일 유형 선택
• 문서 메타데이터 및 속성 필드 매핑

⑤ 권한 설정

• Graph Connector는 M365 사용자 권한 연계 → 사용자는 자신의 권한 범위 내 문서만 검색 가능

⑥ 배포 및 테스트

• 커넥터 배포 → 테스트 질문 실행 → Copilot에서 자동 반영됨 (Microsoft Search + Graph 기반)

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✅ [2] Azure Cognitive Search를 활용한 SharePoint 문서 연결 (고급 RAG용)

장점: 벡터 검색, embedding, 자연어 질문 최적화
단점: Azure 설정 필요, 비용 발생, 복잡성 ↑

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🔧 설정 단계

① Azure Cognitive Search 리소스 생성

• Azure Portal → Cognitive Search 리소스 생성
• 지역, 가격제, 인덱스 크기 선택

② SharePoint 문서 추출 파이프라인 구성

• SharePoint API 또는 Microsoft Graph API를 통해 SharePoint 문서 추출
• Azure Data Factory, Logic Apps, Python Script 등 활용 가능

예시: Python으로 SharePoint 파일 다운로드

python

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import office365 from office365.sharepoint.client_context import ClientContext site_url = "https://yourcompany.sharepoint.com/sites/project" ctx = ClientContext(site_url).with_credentials("email", "password") library = ctx.web.lists.get_by_title("Documents") files = library.root_folder.files.get().execute_query()

③ 텍스트 전처리 및 임베딩

• 문서에서 텍스트 추출 (PDF → text, Word → text 등)
• OpenAI Embedding (text-embedding-ada-002) 등으로 벡터화

④ Azure Cognitive Search 인덱스 생성

• 인덱스 필드 정의 (문서 제목, 내용, 메타데이터 등)
• 벡터 필드 포함 시 Vector Search 기능 활성화

⑤ 데이터 업로드

• Azure SDK / REST API 통해 인덱스에 데이터 업로드
• 예: JSON 형식 문서 + 벡터값 포함

⑥ 검색 서비스 구현

• 질문 입력 → Azure Search에서 유사 문서 검색
• 상위 N개 문서를 GPT에 prompt로 전달 → 응답 생성 (RAG 구조 완성)

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🎯 추천: 선택 기준

상황추천 경로

M365 기반 Copilot, 빠른 통합 필요	Microsoft Graph Connector
자체 RAG 구현 / Azure 기반 서비스 / 커스터마이징	Azure Cognitive Search + Embedding

 

 

Grok 답변

 

RAG 적용 방법

1. 데이터 준비
   • 데이터 수집: Copilot가 접근할 수 있는 기업 내부 데이터(예: 문서, PDF, 이메일, SharePoint 파일)를 식별합니다. 예를 들어, SharePoint나 Azure Blob Storage에 저장된 데이터를 활용할 수 있습니다.
   • 데이터 전처리: 민감 정보(PII)를 제거하고, 텍스트를 의미 있는 단위(청크)로 분할합니다. Azure AI Document Intelligence나 Tesseract 같은 OCR 도구를 사용해 비정형 데이터를 추출할 수 있습니다.
   • 임베딩 생성: 텍스트를 벡터 임베딩으로 변환하기 위해 Azure OpenAI의 임베딩 모델(예: Ada)이나 오픈소스 모델을 사용합니다. 각 청크는 고차원 벡터(예: 768 또는 1024 차원)로 변환되어 저장됩니다.
2. 검색 인덱스 구축
   • 벡터 데이터베이스 설정: Azure AI Search를 사용하여 벡터 인덱스를 생성합니다. 계층적 인덱스(요약 인덱스 + 세부 인덱스)나 그래프 기반 인덱스를 활용해 검색 효율성을 높일 수 있습니다.
   • 시맨틱 검색: 키워드 기반 검색 대신 의미 기반 검색을 활성화해 사용자 쿼리의 의도를 파악하고 관련 데이터를 검색합니다.
   • 데이터 갱신: 인덱스를 주기적으로 업데이트해 최신 데이터를 반영합니다. 예를 들어, 문서 변경 시 실시간 반영을 위해 파이프라인을 구성할 수 있습니다.
3. RAG 통합
   • 프롬프트 보강: 사용자 쿼리를 Azure AI Search를 통해 검색된 관련 데이터를 결합한 보강된 프롬프트를 생성합니다. Prompt Builder를 사용해 컨텍스트를 추가할 수 있습니다.
   • LLM 호출: 보강된 프롬프트를 Azure OpenAI 또는 Microsoft 365 Copilot의 기본 LLM(GPT-4o 등)에 전달해 응답을 생성합니다. Einstein Trust Layer 같은 보안 계층을 통해 데이터 보호를 유지합니다.
   • 후처리: 응답에서 불필요한 정보(예: 과도한 컨텍스트)를 필터링하고, 인용(citations)을 추가해 투명성을 높입니다. "바늘 더미 문제"(중앙 데이터 무시) 방지를 위해 프롬프트 순서를 최적화합니다.
4. 커스터마이징 및 배포
   • Copilot Studio 활용: Microsoft Copilot Studio를 사용해 저코드 방식으로 커스텀 에이전트를 생성하고, Azure AI Search 인덱스를 데이터 소스로 연결합니다. 시스템 메시지로 에이전트의 톤과 스타일을 정의할 수 있습니다.
   • 채널 배포: Copilot를 Microsoft Teams, SharePoint, 또는 웹으로 배포해 조직 내 접근성을 높입니다.
   • 보안 설정: Microsoft Purview를 통해 데이터 분류 및 접근 제어를 설정하고, 프롬프트/응답 로그를 모니터링합니다.

구현 고려사항

• 성능 최적화: 벡터 검색 시간과 응답 속도를 측정(예: 총 응답 시간, 평균 세션 시간)해 성능 저하를 방지합니다. 필요 시 재순위(Reranking) 기법을 적용해 상위 k개 문서를 선별합니다.
• 보안: PII 유출 방지를 위해 데이터 마스킹과 접근 제어를 강화합니다. Copilot Pro+나 Enterprise 플랜에서는 정책 기반 접근이 가능합니다.
• 모니터링: 사용자 만족도(CSAT), 이탈률(Churn Rate), 응답 정확도를 추적해 성능 드리프(Drift)를 감지하고 개선합니다.

예시 시나리오

• 용도: 고객 지원 문서 검색.
• 단계: SharePoint에 저장된 지원 문서를 Azure AI Search에 인덱싱하고, Copilot에 통합. 사용자가 "최신 배송 정책은?"이라고 묻자, 관련 문서를 검색해 보강된 응답을 생성.
• 결과: "최신 배송 정책은 2025년 6월 1일부터 적용되며..."와 같이 정확한 답변 제공.

한계 및 대안

• 지연 시간: 대규모 데이터 검색 시 지연이 발생할 수 있으므로, 캐싱이나 하이브리드 인덱스를 고려하세요.
• 규제 준수: 국내 데이터 보호법(예: 개인정보보호법)을 준수하려면 추가 검토가 필요합니다.
• 대안: Copilot의 기본 통합이 충분하다면, RAG 대신 Microsoft Graph 기반 검색을 활용할 수 있습니다. 그러나 고유 데이터 활용이 필요한 경우 RAG가 더 적합합니다.

추천 조치

• 시작 가이드: Azure AI Studio의 Playground에서 'Add your data' 기능을 사용해 RAG를 테스트해 보세요.
• 공식 문서: Microsoft Learn(learn.microsoft.com)에서 "Build Advanced RAG Systems" 가이드를 참고하세요.
• 추가 지원: 구체적인 구현(예: 특정 데이터셋 적용)이 필요하면 구체적인 요구사항을 알려주시면 추가 조언 가능합니다.

 

 

Gemini 답변

 

Copilot 및 SharePoint로 구축된 AI 에이전트에 RAG(검색 증강 생성) 기능을 추가하는 가장 간단하고 비용이 발생하지 않는 방법은 다음과 같습니다.

Copilot은 기본적으로 Microsoft Graph를 통해 SharePoint를 포함한 Microsoft 365 환경의 데이터를 활용합니다. 따라서 별도의 비용을 지불하지 않고 RAG 성능을 향상시키는 가장 간단한 방법은 기존 SharePoint 콘텐츠를 Copilot이 효과적으로 검색하고 활용할 수 있도록 최적화하는 것입니다.

1. SharePoint 콘텐츠 최적화:
   • 명확한 메타데이터 사용: SharePoint 문서 라이브러리에 열(Columns)을 추가하여 문서에 관련 키워드, 카테고리, 태그 등의 메타데이터를 부여합니다. Copilot이 정보를 검색할 때 이 메타데이터를 활용하여 관련성 높은 문서를 쉽게 찾을 수 있도록 돕습니다.
   • 구조화된 문서 작성: 문서 내용을 명확하고 구조적으로 작성하세요. 제목, 부제목, 글머리 기호 등을 사용하여 가독성을 높이고, 핵심 정보가 잘 드러나도록 합니다. 잘 정리된 문서는 Copilot이 내용을 더 잘 이해하고 색인화할 수 있도록 돕습니다.
   • 일관된 파일명 및 설명: 파일 이름을 명확하고 설명적으로 지정하고, 문서 속성에 간결한 설명을 추가합니다.
   • 적절한 권한 설정: Copilot이나 AI 에이전트가 정보를 검색할 수 있도록 해당 SharePoint 사이트 및 문서 라이브러리에 대한 읽기 권한이 올바르게 설정되어 있는지 확인합니다.
2. Microsoft Copilot Studio (이전 Power Virtual Agents)의 생성형 답변 기능 활용:
   • 만약 AI 에이전트가 Microsoft Copilot Studio를 통해 구축된 것이라면, '생성형 답변(Generative Answers)' 기능을 활용할 수 있습니다. 이 기능은 SharePoint 사이트의 URL을 데이터 소스로 지정하여 사용자의 질문에 대한 답변을 생성할 수 있습니다.
   • 방법: Copilot Studio에서 토픽(Topic)을 만들거나 편집할 때 '생성형 답변' 노드를 추가하고, '데이터 소스'로 SharePoint 사이트의 URL을 지정합니다. 이 방법은 Copilot Studio 라이선스가 필요하지만, RAG 기능을 위해 별도의 Azure 서비스 비용을 추가로 발생시키지 않고 SharePoint 내의 문서를 자동으로 색인화하고 검색에 활용할 수 있습니다.

요약하자면, 가장 간단하고 추가 비용이 발생하지 않는 방법은 Copilot이 이미 활용하고 있는 SharePoint 데이터를 더욱 효율적으로 검색하고 이해할 수 있도록 콘텐츠 자체의 품질과 구조를 최적화하는 것입니다.

 

 

Copilot 답변

 

Copilot과 SharePoint로 구축한 AI Agent에 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 추가하는 가장 간단하고 비용이 들지 않는 방법은 SharePoint에 저장된 문서를 직접 검색하고 활용하는 방식입니다.

 

간단한 무료 RAG 구현 방법

1. SharePoint 문서 활용
2. Copilot의 프롬프트 엔지니어링 활용
3. Open Source Vector Database 활용
4. Azure Cognitive Search 무료 계층 활용

• Azure Cognitive Search의 무료 티어를 사용하여 문서를 색인하고 검색하도록 설정합니다.
• AI Agent가 중요한 문서를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.

이 방식은 SharePoint 내 데이터 활용을 극대화하면서도 추가 비용 없이 RAG 기능을 적용할 수 있는 가장 실용적인 방법 중 하나입니다.