자동화할 일과 사람이 판단할 일을 나눕니다
입력 자료, 결과물, 예외 상황, 승인 절차를 살펴봅니다. 지금 필요한 것이 검색인지, 생성인지, 실행인지 구분해야 기술 구조도 단순해집니다.
- 사용자·업무 흐름
- 데이터 위치
- 보안 조건
AI Project Build
업무에 필요한 AI를 설계하고 구축합니다
업무 흐름, 데이터, 보안 환경, 운영 담당자를 먼저 확인합니다. 이후 PoC, RAG, AI Agent, 데이터 연동 중 필요한 범위를 정해 구축합니다.
Build what works
기술을 정하기 전에 업무부터 분석합니다
사용자, 입력 데이터, 결과물, 승인 절차와 보안 조건을 확인한 뒤 RAG, AI Agent, 자동화 중 적합한 구조를 선택합니다.
작은 범위에서 정확도와 사용성을 확인합니다
핵심 업무 몇 개를 기준으로 PoC를 만들고 실제 사용자와 검증합니다. 기대한 효과가 확인된 범위만 다음 단계로 넘깁니다.
- 성공 기준
- 품질 평가
- 사용자 검증
기존 환경을 유지하면서 필요한 기능을 연결합니다
상용 LLM과 사내 모델, 온톨로지와 멀티 벡터 RAG, 내부 도구 호출을 환경에 맞게 조합합니다. 폐쇄망과 권한 분리도 함께 설계합니다.
- RAG·온톨로지
- AI Agent
- 내부 시스템 연동
운영 기준을 정하고 인수인계합니다
로그, 권한, 데이터 업데이트, 품질 점검, 장애 대응 기준을 문서화합니다. 내부 담당자에게 인계하거나 운영 계약을 별도로 진행합니다.
- 권한·감사 로그
- 품질 모니터링
- 운영 지원
Process
업무와 운영 조건부터 확인합니다
사용자, 입력 자료, 승인 절차, 자동화 범위를 정리한 뒤 기술 구조를 선택합니다. 이 기준이 있어야 구축 이후에도 안정적으로 운영됩니다.
반복 업무, 입력 자료, 결과물, 승인 절차를 분리합니다. 자동화할 일과 사람이 판단해야 할 일을 먼저 나눕니다.
RAG, AI Agent, 워크플로 자동화, 데이터 파이프라인 중 필요한 구조를 고릅니다. 기존 시스템과 보안 조건도 함께 봅니다.
핵심 업무 3~5개를 기준으로 정확도, 속도, 사용성, 리스크를 확인하고 구축 범위를 결정합니다.
권한, 로그, 업데이트 주기, 실패 대응, 품질 점검 기준을 정리해 담당자가 계속 관리할 수 있게 만듭니다.
Project Stack
목표에 맞는 기술을 선택합니다
현재 시스템과 데이터 환경을 검토하고 RAG, AI Agent, 업무 자동화, 데이터 파이프라인 중 필요한 구성만 제안합니다.
RAG 구축
사내 문서, 규정, 매뉴얼, 웹 데이터까지 검색 가능한 지식 구조로 연결합니다.
AI Agent 구축기존 LLM, 내부 도구, 데이터 소스를 연결해 조회, 작성, 승인, 알림 업무를 자동화합니다.
데이터 파이프라인크롤링, 정기 모니터링, 데이터 정제, RAG 업데이트까지 운영 주기를 만듭니다.
업무 자동화
상담 요약, 보고서 초안, 문서 검토, 알림처럼 바로 줄일 수 있는 일부터 시작합니다.
Decision Points
프로젝트 전에 확인하는 것들
데이터가 어디에 있는가
문서함, 그룹웨어, DB, 웹, 파일 서버, SaaS 등 위치에 따라 수집과 권한 구조가 달라집니다.
외부망을 쓸 수 있는가상용 LLM API, 사내 LLM, 오픈소스 모델, 폐쇄망 배포 중 가능한 선택지를 먼저 확인합니다.
답변보다 실행이 필요한가검색과 요약이면 RAG가 중심이고 조회·작성·알림까지 필요하면 AI Agent와 워크플로 설계가 필요합니다.
누가 운영할 것인가문서 업데이트, 품질 점검, 실패 대응, 권한 변경을 맡을 담당자가 있어야 장기 운영이 됩니다.
FAQ
AI 프로젝트
자주 묻는 질문
기술을 먼저 정하기보다 업무, 데이터, 보안과 운영 환경에 맞는 구성을 찾습니다.
RAG는 기존 벡터 검색 외에 온톨로지나 멀티 벡터 구조도 가능한가요?
가능합니다. 문서 유형과 질의 패턴에 따라 하이브리드 검색, 멀티 벡터, 지식 그래프와 온톨로지, 재순위화 구조를 조합합니다.
기존 LLM을 AI Agent 방식으로 연결할 수 있나요?
가능합니다. 현재 사용하는 상용 LLM이나 사내 모델을 유지하면서 내부 도구 호출, 승인, 기록, 알림 절차를 AI Agent 흐름으로 연결합니다.
사내 폐쇄망에서도 AI 프로젝트를 구축할 수 있나요?
가능합니다. 보안 정책과 인프라에 따라 온프레미스 모델, 사내 API, 권한 분리, 감사 로그를 포함한 폐쇄망 구성을 설계합니다.
처음부터 전체 시스템을 구축해야 하나요?
아닙니다. 핵심 업무 몇 개를 PoC로 먼저 검증하고 정확도, 사용성, 보안, 예상 효과가 확인된 범위만 구축합니다.
구축 후 운영과 품질 관리도 맡길 수 있나요?
가능합니다. 데이터 업데이트, 프롬프트와 검색 품질 평가, 권한과 로그, 실패 대응 기준을 정해 운영 범위를 구성합니다.
Start Small
PoC로 효과와 운영 가능성을 확인합니다
핵심 업무를 작은 범위로 검증한 뒤 성능, 사용성, 보안 조건을 확인합니다. 결과를 바탕으로 구축과 운영 범위를 결정합니다.
PoC핵심 업무와 성공 기준 정의
Build사용 화면과 내부 연동 구현
Operate로그, 권한, 품질 점검 체계화