검색 정확도 20% 개선 가능성…박스, 기업용 AI 엔진 공개

박스(Box·$BOX)가 엔비디아(NVIDIA·$NVDA) 네모트론 모델을 적용한 기업용 AI 검색 엔진을 공개했다. 박스는 검색 정확도가 20% 개선되고 토큰 사용량은 90% 줄며 질의 응답 속도는 4배 빨라질 가능성을 제시했다.

박스는 5일 발표문에서 새 엔진 ‘Box Context Retrieval’을 공개했다고 밝혔다. 회사는 BoxWorks 2026에서 엔비디아와의 협력 확대 계획도 소개했다.

새 엔진은 기업 문서에서 질문과 관련된 대목을 찾아 AI 에이전트에 전달한다. 아론 레비(Aaron Levie) 박스 최고경영자는 “기업용 AI는 모델과 에이전트가 기업 고유의 맥락에 안전하게 접근할 때 잠재력을 온전히 발휘한다”고 말했다.

검색 엔진에는 엔비디아 네모트론 리트리버(Nemotron Retriever) 임베딩 모델이 적용된다. 임베딩은 문서의 의미를 검색에 활용할 수 있는 형태로 바꾸는 기술이다. 본지는 앞서 엔비디아가 네모트론 3.5를 공개하고 기업 AI 확장에 나선 내용을 보도했다.

박스는 문서 전체를 AI 에이전트에 보내는 대신 질문과 관련된 내용만 추려 전달하는 방식을 설명했다. 이 방식으로 에이전트가 답변에 필요한 기업 정보를 더 효율적으로 찾도록 설계했다.

검색은 키워드 일치와 문맥·의미 기반 방식을 결합한다. 질문에 포함된 단어와 문서 표현이 달라도 관련된 내용을 찾을 수 있도록 했다.

검색 대상은 일반 문서에 그치지 않는다. 스캔 문서와 이미지, 음성, 영상처럼 AI가 읽기 어려웠던 콘텐츠도 검색할 수 있도록 멀티모달 색인을 적용한다.

검색 과정에는 이용자의 문서 열람 권한도 반영된다. AI 에이전트는 해당 이용자가 접근할 수 있는 콘텐츠에서만 정보를 가져오도록 설계됐다.

박스는 새로 추가되거나 수정된 콘텐츠를 AI 에이전트가 실시간으로 검색할 수 있도록 색인 속도와 지연 시간을 개선한다고 밝혔다. 회사의 기존 메타데이터와 권한 관리 체계도 새 엔진에 활용된다.

성능 수치는 모두 회사가 제시한 잠재적 개선 폭이다. 박스 발표문은 검색 정확도 지표 ‘Recall@5’의 20% 개선 가능성을 제시했고, 토큰 사용량은 90% 줄며 질문에 답하는 속도는 4배 빨라질 수 있다고 밝혔다.

다만 20% 수치는 보도에 따라 표현이 다르다. 테크크런치는 카리 브리스키(Kari Briski) 엔비디아 생성형 AI 소프트웨어 부사장이 질의 오류가 20% 줄 것으로 예상했다고 전했다. 박스 발표문은 같은 수치를 Recall@5 검색 정확도 개선으로 설명했다.

박스가 제시한 활용 사례에는 법률 문서 검색이 포함됐다. 표현이 서로 다른 계약서와 사건 자료에서도 관련 조항과 판례를 찾도록 설계했다.

회사 발표문은 금융 분석가가 대출 신청 자료를 검색하고, 임상 연구자가 최신 정책과 연구 자료를 찾는 사례도 제시했다. 각 이용자는 자신에게 허용된 자료를 바탕으로 답변을 받게 된다.

이번 협력에는 검색 엔진 외에 AI 에이전트 실행을 위한 보안·거버넌스 확대도 포함됐다. 박스는 자사의 Box Mount와 엔비디아 OpenShell을 결합해 에이전트의 콘텐츠 접근과 실행을 통제하는 방안을 추진한다고 밝혔다.

네모트론 모델 이용과 새 검색 엔진 제공 일정은 구분된다. 네모트론 3 울트라를 비롯한 엔비디아 모델은 현재 Box AI에서 Enterprise Advanced 고객에게 제공되고 있다.

새 Box Context Retrieval 엔진은 2027년 초 Enterprise Advanced 고객에게 일반 제공될 예정이다.