애플리케이션 계층
AI가 유용한지를 결정합니다
- 에이전트와 업무 프로세스 오케스트레이션
- 대화형 어시스턴트(내부 / 외부)
- 문서 파싱, 추출, 검토
- 자연어 데이터 분석
- 콘텐츠 생성과 작성 지원
- 다중 에이전트 협업과 상호 검증
AI 역량 / Capabilities
엔터프라이즈 AI의 개발, 구축, 연동
AI 프로젝트를 세 개의 층으로 봅니다. 유용성을 결정하는 애플리케이션 계층, 정확도를 결정하는 플랫폼 계층, 그리고 기업에 들어갈 수 있는지를 결정하는 인프라 계층입니다. 세 계층을 모두 제공해야 실제로 가동됩니다.
01 / 역량 계층
세 계층이 갖춰져야 AI가 실제로 가동됩니다
애플리케이션 계층만 있으면 데모가 되고, 플랫폼 계층만 있으면 방치된 도구가 됩니다. 인프라 계층이 빠지면 운영 환경에 들어가지 못합니다.
플랫폼 계층
AI가 쓸 만한지를 결정합니다
- 기업 지식베이스와 RAG
- 모델 통합 연동과 라우팅
- 다중 모델 비교 평가
- 프롬프트와 워크플로 템플릿 관리
- 품질 모니터링과 회귀 테스트
- 토큰과 동시성 비용 관리
인프라 계층
AI가 기업에 들어갈 수 있는지를 결정합니다
- 퍼블릭 / 프라이빗 클라우드, 온프레미스
- 다중 지역 구축과 데이터 상주
- 권한, 할당량, 역할 격리
- 대화와 운영의 전량 로그
- 고가용성과 클러스터 구성
- 운영 모니터링과 비용 대시보드
02 / 제공 목록
단독으로 구매하거나 하나의 프로젝트로 조합할 수 있습니다
아래 모듈은 개별 제공 항목으로도, 프로젝트 목표에 맞춰 조합해도 사용할 수 있습니다. 기간은 경험적 범위이며 최종적으로는 제안서로 확정합니다.
| 모듈 | 주요 제공 내용 | 참고 기간 | 제공 형태 |
|---|---|---|---|
| 에이전트 개발 | 업무 정리, 노드 구성, 다중 에이전트 협업, 디버깅과 버전 관리 | 3~8주 | 맞춤 개발 |
| 대화형 애플리케이션 | 지식 어시스턴트 / 고객센터 / 사내 헬프데스크, 사람의 인계 포함 | 2~6주 | 맞춤 개발 |
| 문서 인텔리전스 | 다양한 형식 파싱, 필드 추출, 대조 검토, 보고서와 공문 초안 생성 | 3~8주 | 맞춤 개발 |
| 데이터 분석 어시스턴트 | 자연어 질의, 지표 정의 통일, 차트 생성, 출처가 붙은 결론 | 4~10주 | 맞춤 개발 |
| 기업 지식베이스 | 문서와 웹 연동, 지식 분류, 권한 등급, 갱신 유지보수 체계 | 2~5주 | 플랫폼 + 서비스 |
| RAG 최적화 | 분할과 벡터 전략, 재순위화, 인용 추적, Q&A 품질 평가 | 2~4주 | 집중 최적화 |
| 모델 선정 | 품질 / 동시성 / 비용 기준 모델 비교와 선정 제안 | 1~2주 | 자문 + 평가 |
| 다중 모델 평가 | 평가 세트 설계, 모델 비교 테스트, 단계적 전환과 검수 | 2~4주 | 맞춤 개발 |
| 프라이빗 및 온프레미스 구축 | 자사 클라우드나 데이터센터 구축, 데이터 상주 설계, 권한과 감사 설정 | 4~10주 | 구축 수행 |
| 다중 지역 구축 | 시장별로 구축하고 지역마다 데이터를 상주시켜 규제 요건 충족 | 6~14주 | 구축 수행 |
| 시스템 연동 | ERP / CRM / OA / 티켓 시스템과 업무 플랫폼 연동 | 2~6주 | 맞춤 개발 |
| 다중 채널 배포 | 웹, H5, QR 코드, 공식 계정, WeCom, 서버사이드 API | 1~3주 | 설정 + 개발 |
| AI 거버넌스 | 권한과 할당량 체계, 로그와 감사, 콘텐츠 안전 정책 | 2~6주 | 자문 + 구축 |
| 비용 최적화 | 토큰 사용량 분석, 캐시와 라우팅 전략, 동시성 용량 계획 | 1~3주 | 집중 최적화 |
| 컴플라이언스 플랫폼(공급망 ESG) | 공급망 ESG 데이터 수집, 지표 검증, 온체인 증명과 공시 초안 | 4~10주 | 플랫폼 + 서비스 |
| 컴플라이언스 플랫폼(EU 포장) | 포장 목록 구축, 재활용성과 재생원료 격차 분석, DoC와 EPR 자료 | 4~10주 | 플랫폼 + 서비스 |
03 / 기술과 생태계
특정 벤더에 묶이지 않고 시나리오로 선택합니다
모델과 도구에 대해 중립을 지킵니다. 선정 근거는 시나리오의 데이터 특성, 동시성 규모, 규제 요건, 비용 예산이며 대리점 관계가 아닙니다.
대규모 언어 모델
검색과 지식
오케스트레이션과 프로토콜
실행 환경
시스템과 채널
04 / 경계와 설명
경계는 먼저 말씀드립니다
하지 않는 일
AI 대필이나 연구 부정에 관련된 도구는 만들지 않습니다. 심의 우회, 데이터 위조, 규제 회피 기능도 만들지 않습니다. 허락 없이 고객 데이터를 모델 학습에 사용하지 않습니다.
AI 대필이나 연구 부정에 관련된 도구는 만들지 않습니다. 심의 우회, 데이터 위조, 규제 회피 기능도 만들지 않습니다. 허락 없이 고객 데이터를 모델 학습에 사용하지 않습니다.
결론의 한계
저희가 제공하는 것은 시스템 역량과 데이터 지원입니다. 법률, 재무, 컴플라이언스 전문 자문을 대체하지 않으며 심사 결과를 약속하지도 않습니다. 공급망 ESG, EU 포장 등 컴플라이언스 플랫폼이 출력하는 것은 데이터 정리와 격차 분석이며, 공식 결론은 전문 기관이 실제 자료를 바탕으로 검토해야 합니다.
저희가 제공하는 것은 시스템 역량과 데이터 지원입니다. 법률, 재무, 컴플라이언스 전문 자문을 대체하지 않으며 심사 결과를 약속하지도 않습니다. 공급망 ESG, EU 포장 등 컴플라이언스 플랫폼이 출력하는 것은 데이터 정리와 격차 분석이며, 공식 결론은 전문 기관이 실제 자료를 바탕으로 검토해야 합니다.
데이터의 한계
프로젝트 데이터는 기본적으로 지정한 지역과 환경 안에서만 다룹니다. 국경 간 이전은 사전에 서면으로 설명하고 고객이 결정합니다.
프로젝트 데이터는 기본적으로 지정한 지역과 환경 안에서만 다룹니다. 국경 간 이전은 사전에 서면으로 설명하고 고객이 결정합니다.