제공 내용
- 귀사 문서로 답하는 지식 어시스턴트(RAG)
- 맞춤형 대규모 언어 모델 애플리케이션
- 예측, 스코어링, 이상 탐지를 위한 머신러닝
- 카메라, 문서, 품질 검사를 위한 컴퓨터 비전
- AI용 데이터 파이프라인
- 기존 앱에 모델 통합
- AI 품질 평가와 모니터링
- 프라이빗 및 온프레미스 모델
- AI 준비도 평가
AI 통합과 지능형 시스템
진행 방식
- 1
평가
데이터, 활용 사례, 제약 조건을 점검합니다.
- 2
데이터 준비
파이프라인이 모델에 필요한 데이터를 수집하고 정제하며 보호합니다.
- 3
구축과 평가
명확한 품질 기준으로 모델과 어시스턴트를 테스트합니다.
- 4
통합과 모니터링
귀사 시스템에 배포하고 운영 환경에서 지켜봅니다.
AI 통합과 지능형 시스템
고객에게 달라지는 점
- 01
자사 지식에 기반한 답변
모든 답변의 근거 문서를 제시하는 어시스턴트.
- 02
모델이 뒷받침하는 의사결정
고객의 데이터로 구축한 예측, 점수, 알림.
- 03
쓰던 도구 안의 AI
따로 떨어진 섬이 아니라, 기존 시스템에 통합됩니다.
활용 분야
정책 및 절차 어시스턴트
직원이 평소 말투로 묻고 출처가 있는 답변을 받습니다.
예측과 리스크 평가
수요, 이탈, 신용 리스크를 예측하고 그 이유를 설명합니다.
자체 서버의 프라이빗 AI
데이터가 내부에 있어야 할 때는 모델도 내부에서 실행합니다.
AI가 돕는 부분
답변은 귀사의 자료를 출처로 제시하고, 데이터가 내부에 있어야 할 때는 모델을 귀사 서버에서 실행하며, 출시 전후로 품질을 측정합니다.
모든 에이전트는 귀사가 정한 한도 안에서 작동하고, 모든 작업을 기록하며, 민감한 작업 전에는 사람에게 확인하고, 출시 전에 테스트를 거칩니다.
AI와 자동화 살펴보기사용 기술
- Python
- PostgreSQL
- OpenAI
- Anthropic
- Google Gemini
- Hugging Face
- LangChain
- Ollama
AI 통합과 지능형 시스템
자주 묻는 질문
가장 자주 받는 질문에 짧고 솔직하게 답합니다. 질문을 열면 답변을 볼 수 있습니다.
귀사의 문서를 바탕으로 질문에 답하고 사용한 출처를 보여 주어, 사람이 답을 확인할 수 있게 하는 어시스턴트입니다.
네. 데이터가 내부에 있어야 할 때는 프라이빗 또는 온프레미스 모델을 배포합니다.
아니요. 데이터는 귀사의 것이며 귀사의 시스템에만 사용됩니다.