실제 사용자와 실제 데이터를 만나도 버티는 AI 기능.
슬라이드가 아니라 프로덕션에서 돌아가는 AI 에이전트, LLM 앱, 맞춤 ML 모델을 만듭니다. 모든 기능에 출시 전 평가 세트, 확장 전 비용 상한, 그리고 모델이 틀렸을 때를 위한 대비책이 붙습니다.
받게 되는 것
- 모델OpenAI, Claude, 오픈 웨이트, 자체 호스팅
- 평가릴리스마다 테스트 세트
- 근거출처를 표시하는 자체 데이터 RAG
- 프라이버시제로 리텐션 또는 셀프호스팅 옵션
- 비용토큰 예산과 캐싱 기본 탑재
익숙한 이야기인가요?
데모는 모두를 감탄시켰는데, 모델이 고객 앞에서 없는 이야기를 지어내기 시작했다
제품에 챗봇을 붙였지만 실제로 도움이 되는지 아무도 말하지 못한다
지난달 OpenAI 청구액이 두 배가 됐는데 어느 기능 때문인지 모른다
법무팀이 고객 데이터를 외부 모델로 보내는 걸 승인하지 않는다
몇 년치 데이터가 웨어하우스에 쌓여 있는데 거기서 나오는 예측이 하나도 없다
모든 AI 업체가 마법을 약속하지만, 필요한 건 워크플로 하나를 확실히 자동화하는 것뿐이다
만드는 것
- 01
AI 에이전트 & 자동화
CRM, 헬프데스크, 백오피스 같은 기존 도구 안에서 여러 단계의 작업을 계획하고 실행하는 에이전트. 가드레일, 승인 단계, 모든 동작의 로그가 함께 갑니다.
- 02
LLM 앱 & RAG
자체 문서와 데이터베이스를 대상으로 하는 채팅과 검색. 출처를 함께 제시하는 검색으로 답변을 믿는 대신 확인할 수 있게 만듭니다.
- 03
맞춤 ML 모델
귀사 데이터로 학습한 분류, 예측, 컴퓨터 비전 모델. 범용 모델이 너무 느리거나, 너무 비싸거나, 정확도가 부족할 때의 선택지입니다.
- 04
데이터 파이프라인 & 연동
데이터를 가져와 정제하는 파이프라인에 eval, 드리프트 모니터링, 요청당 비용 추적을 더합니다. 성능 저하도 비용 급증도 고객보다 먼저 잡습니다.
진행 방식
- 01
첫 상담
자동화하고 싶은 워크플로나 답을 얻고 싶은 질문, 그리고 가진 데이터를 알려주세요. 아무 약정도 없습니다.
- 02
범위 & 제안
모델 선택, 성공 지표, 운영 비용 추정이 담긴 고정 범위 계획을 코드를 쓰기 전에 드립니다.
- 03
스프린트 개발
평가 세트를 먼저 만들고 기능을 만듭니다. 매 스프린트마다 직접 써볼 수 있는 스테이징 환경에서 평가 세트로 측정합니다.
- 04
출시 & 지원
배포, 모니터링, 비용 알림, 지원 기간. 상황이 바뀌면 재학습이나 프롬프트 업데이트도 합니다.
사용하는 기술
- OpenAI
- Claude
- DeepSeek
- Kimi
- PyTorch
- TensorFlow
- Hugging Face
- LangChain
- Scikit-learn
- OpenCV
- Python