지식 베이스 · RAG

팀 지식이 늘어도, 정확하게 찾습니다

Specify 워크스페이스에는 벡터 데이터베이스가 내장되어 있습니다. 문서와 파일을 올리면 자동으로 색인되고, 채팅과 코딩 에이전트가 의미 검색과 키워드 검색으로 근거를 찾아 답합니다.

팀의 지식을 연결하고, 맥락까지 찾습니다

실제 워크스페이스의 지식그래프입니다. 관련 의미를 가진 문서의 연결을 살펴보고, 노드에서 원문으로 이동합니다.

실제 Specify 워크스페이스 지식그래프 · 2026년 11월 5일 촬영 — 라이트실제 Specify 워크스페이스 지식그래프 · 2026년 11월 5일 촬영 — 다크
실제 Specify 워크스페이스 지식그래프 · 2026년 11월 5일 촬영원본 크기로 보기 ↗

기획이 바뀌어도, 코딩 에이전트가 맥락을 이어갑니다

기획·PRD·Spec·Task와 팀의 결정을 워크스페이스에 모으세요. Specify MCP로 연결한 코딩 에이전트가 필요한 근거를 찾아 팀의 지식과 작업 흐름을 이어받습니다.

작업 전에 팀의 맥락을 찾습니다

의미 검색으로 관련 요구사항을 찾고, 정확한 용어·식별자는 키워드 검색으로 확인합니다. 문서와 업로드 파일을 검색하고, 연결된 외부 서비스는 별도 검색 도구로 조회합니다.

출처에서 요구사항을 확인합니다

검색 결과의 출처와 문서 위치를 따라 PRD·Spec·Task 원문을 읽습니다. 구현할 조건과 팀의 결정 근거를 함께 참고할 수 있습니다.

변경된 기획을 다시 참고합니다

문서 변경은 자동으로 증분 색인을 시작하고, 완료 후 검색에 반영됩니다. 에이전트가 작업마다 다시 검색하고 원문을 읽는 흐름으로 최신 맥락을 이어갑니다.

문서를 검색 가능한 지식으로 만드는 방식

임베딩부터 청킹, 검색 결과의 순위 결합까지 워크스페이스에 내장되어 있습니다.

Cohere Embed v4 · 1,024차원

Amazon Bedrock의 Cohere Embed v4로 문서와 질문을 1,024차원 벡터로 변환합니다. 문서는 search_document, 질문은 search_query 방식으로 임베딩해 의미 기반 검색에 사용합니다.

문서 구조를 보존하는 청킹

제목·섹션·문단 경계를 따라 목표 약 400, 최대 약 800의 추정 토큰 단위로 나눕니다. 문서 제목과 섹션 경로를 붙이고, 긴 표는 머리글을 반복하며 코드는 줄 경계를 우선해 나눕니다.

검색 순위와 RRF

현재 서버의 의미 검색은 벡터 순위를 사용하고, 정확한 문자열은 별도 키워드 검색으로 찾습니다. 하이브리드 설정 시 두 검색 순위를 RRF(k=60)로 합칩니다. 별도 신경망 리랭커 모델은 사용하지 않습니다.

RAG가 이미 준비되어 있습니다

임베딩, 청킹, 벡터 데이터베이스, 검색 파이프라인까지 워크스페이스에 모두 들어 있습니다.

워크스페이스에 내장된 벡터 DB

워크스페이스마다 벡터 인덱스와 키워드 인덱스가 따로 있습니다. 워크스페이스를 만들면 바로 쓸 수 있습니다.

의미 검색과 정확한 키워드 검색

질문과 의미가 가까운 문서를 찾고, 정확한 코드명·약어는 별도의 키워드 검색으로 확인합니다.

변경을 따라가는 자동 색인

문서를 고치거나 파일을 올리면 자동으로 색인이 시작됩니다. 바뀐 청크만 반영하고, 색인이 완료되면 새 내용으로 검색할 수 있습니다.

모으고, 찾고, 지킵니다

쓰던 문서와 자료가 그대로 팀의 지식 베이스가 됩니다.

문서와 자료를 모읍니다

워크스페이스에 쓴 문서와 업로드한 PDF·Word·Excel·Markdown 파일이 지식 베이스로 색인됩니다.

근거와 함께 찾습니다

채팅으로 물으면 관련 문서를 찾아 답하고, 답마다 출처 문서와 위치를 붙여 바로 확인할 수 있습니다.

권한 안에서만 찾습니다

검색은 워크스페이스 단위로 분리되고, 멤버가 읽을 수 있는 문서만 결과에 나옵니다.

지식 베이스 자주 묻는 질문

어떤 자료가 지식 베이스에 들어가나요?

워크스페이스의 문서와 업로드한 파일(PDF·Word·Excel·CSV·Markdown·텍스트 등)이 들어갑니다. 연결한 GitHub·Notion·Slack 같은 커넥터의 내용은 색인하지 않고, 필요할 때 검색합니다.

벡터 데이터베이스를 따로 준비해야 하나요?

아니요. 워크스페이스를 만들면 벡터 인덱스와 키워드 인덱스가 함께 준비됩니다. 문서를 쓰거나 파일을 올리면 자동으로 색인되고, 여러 언어가 섞인 문서도 같은 지식 베이스에서 검색합니다.

어떻게 검색하나요?

키워드 검색과 의미 검색을 함께 써서, 정확한 용어를 몰라도 관련 문서를 찾습니다. 답에는 근거가 된 문서가 함께 나옵니다.

코딩 에이전트도 지식 베이스를 읽을 수 있나요?

네. Specify MCP를 연결하면 Claude Code·Codex·로컬 에이전트가 같은 지식 베이스를 검색하고 읽습니다. 에이전트도 워크스페이스 권한이 허용한 범위만 읽습니다.

Now, take the baton with Specify.

첫 설계도를 그리고, 에이전트들이 같은 그림을 보고 일하게 하세요.

신용카드 등록 불필요 · 1인 무료부터 팀 플랜까지 유연하게 지원

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