커스텀 AI 통합 및 에이전틱 워크플로우
RAG, 멀티 에이전트 시스템
요약
당사는 LLM과 에이전틱 워크플로우를 귀사의 운영에 통합합니다, 업무 시간을 절감하고 의사결정의 리스크를 낮추는 검색 증강(RAG) 어시스턴트와 멀티 에이전트 시스템입니다.
개요
회의에서 반응이 좋은 데모를 만드는 것은 쉽습니다. 규제가 있는 프로덕션 환경에서 살아남는 시스템을 만드는 것은 그렇지 않습니다, 그 차이는 거의 전적으로 엔지니어링에서 비롯됩니다: 근거 기반(grounding), 가드레일, 접근 제어, 감사 가능성입니다.
당사는 LLM과 에이전틱 워크플로우를 귀사의 운영에 직접 통합합니다. 검색 증강 어시스턴트는 귀사의 고유 지식을 기반으로 인라인 인용과 정교하게 조정된 답변 보류(abstention) 기능을 갖추고 응답하며, 멀티 에이전트 시스템은 가드레일과 필요한 지점에서의 휴먼인더루프(human-in-the-loop)를 갖추고 다단계 작업을 조율합니다.
데이터 특성상 필요한 경우 귀사의 경계 내부에 배포하며, 런칭 전에 기준선을 계측하고 그 차이, 절감된 시간과 감소된 리스크, 를 보고합니다. 엔터프라이즈 AI는 수치로 그 가치를 증명해야 하기 때문입니다.
대상 고객
- 방대한 고유 지식이 문서 속에 갇혀 있는 엔터프라이즈
- 반복적이고 판단이 많이 필요한 워크플로우에 시간을 소모하는 팀
- 근거 기반이 명확하고 감사 가능한 AI가 필요한 규제 환경
성과
- 귀사의 고유 지식 기반 RAG
- 가드레일을 갖춘 멀티 에이전트 오케스트레이션
- 측정 가능한 시간 절감 및 리스크 감소
진행 방식
AI 준비도 진단
고가치 사용 사례, 데이터 준비 상태, 리스크를 매핑하고 비교 측정할 기준선을 정의합니다.
근거 기반 프로토타입
실제 데이터를 기반으로 인용과 가드레일을 갖춘 RAG 또는 에이전틱 프로토타입을 신속히 구축하여 가치를 입증합니다.
프로덕션 강화
접근 제어, 감사 로깅, 답변 보류, 평가 체계를 귀사의 경계 내에 배포합니다.
측정 및 확장
절감된 시간과 감소된 리스크를 측정한 뒤 다음 워크플로우로 확장합니다.
제공 결과물
- 근거 기반 RAG 어시스턴트 또는 멀티 에이전트 워크플로우
- 인라인 인용, 가드레일, 정교하게 조정된 답변 보류 기능
- 역할 기반 접근 제어 및 전체 감사 로깅
- 측정된 기준선 및 지속적인 평가 체계
자주 묻는 질문
환각(hallucination) 현상은 어떻게 방지하나요?
모든 답변은 검색된 구절을 바탕으로 생성되며 인라인 인용을 함께 표시합니다. 시스템은 확신도가 낮을 때 추측 대신 답변을 보류하도록 조정되어 있습니다. 인용 없는 답변은 결함으로 간주합니다.
저희 데이터가 저희 환경 밖으로 나가나요?
원치 않으시면 나가지 않습니다. 귀사의 VPC 내부에 역할 기반 접근 제어와 감사 로깅을 갖추고 배포하므로, 고유 지식은 귀사의 경계 안에 안전하게 머무릅니다.
투자할 가치가 있는지 어떻게 알 수 있나요?
런칭 전에 기준선을 계측하고, 측정 가능한 차이, 절감된 시간과 감소된 리스크, 를 보고하여 투자 가치를 수치로 입증합니다.
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