회사 안에 두는 나만의 비공개 AI 어시스턴트
4개 플랜 · 월간, 3개월마다 또는 연간구축 기간 2–5일문서를 외부 AI 서비스에 보낼 수 없는 회사를 위한 서비스입니다. 자체 서버나 프라이빗 클라우드에 오픈 AI 모델을 설치하여 직원들이 초안 작성, 요약, 질문에 AI를 쓰면서도 네트워크 밖으로는 아무것도 나가지 않게 합니다.
귀하의 데이터를 안전하게 보호하며 직접 구축하고 운영할 수 있는 프라이빗 AI 플랫폼입니다.
문서를 외부 AI 서비스에 보낼 수 없는 회사를 위한 서비스입니다. 자체 서버나 프라이빗 클라우드에 오픈 AI 모델을 설치하여 직원들이 초안 작성, 요약, 질문에 AI를 쓰면서도 네트워크 밖으로는 아무것도 나가지 않게 합니다.
AI가 자기만의 방식으로 쓰거나 분류해야 하는 비즈니스를 위한 서비스입니다. 예시 데이터를 맞춤 학습된 모델로 바꾸는 반복 가능한 프로세스를 구축하고, 새 버전이 적용되기 전에 따로 보관한 예시로 테스트합니다.
직원이나 고객이 뒤져 보는 문서가 많은 비즈니스를 위한 서비스입니다. 문서를 읽고 정확한 출처를 인용하여 질문에 답하는 AI를 구축하며, 실제로 받는 질문으로 테스트합니다.
모든 모델 또는 프롬프트 변경을 배포 전에 골든 데이터셋과 대조해 점수화하는 버전 관리형 평가 스위트를 구축하여, 회귀를 자동으로 잡아냅니다. 결과가 시간에 따라 추적되므로 릴리스별 품질 추이를 확인할 수 있습니다.
텍스트가 모델이나 로그에 도달하기 전에 이름, 이메일, 카드 번호, 건강 식별자, 사용자 정의 개체를 감지하고 가리는 인라인 레이어를 구축합니다. 승인된 경우 보안 저장소를 통해 가림 처리를 되돌릴 수 있으므로 다운스트림 시스템이 계속 작동합니다.
AI 기능이 있고 한 버전이 다른 버전보다 낫다는 증거를 원하는 비즈니스를 위한 서비스입니다. 프롬프트나 모델 버전 사이에 실제 트래픽을 나누고 실제 비즈니스 성과를 측정하는 실험을 구축합니다.
AI가 빠르게, 오프라인으로, 또는 비공개로 작동해야 하는 앱 개발자를 위한 서비스입니다. 모델을 줄여 휴대폰 앱, 브라우저 앱, 기기 안에 설치하여 서버 없이 실행되게 합니다.
드문 사례의 예시가 부족한 AI를 가진 팀을 위한 서비스입니다. 현실적인 가상 예시를 생성하고, 실제 데이터와 대조하며, 무엇이 왜 생성되었는지 기록하는 파이프라인을 구축합니다.
모든 모델 응답이 사용자에게 도달하기 전에 스키마를 강제하고, 안전하지 않거나 정책에 어긋나는 콘텐츠를 차단하며, 사실 근거를 확인하는 검증 레이어를 구축합니다. 검증에 실패한 출력은 그대로 전달되지 않고 자동 수정되거나 재시도됩니다.
사용자의 좋아요/싫어요, 수정, 선택을 수집하여 DPO/RLHF 학습 신호로 변환하고 모델을 귀사 사용자에 맞게 꾸준히 정렬하는 피드백 루프를 구축합니다. 각 주기는 별도로 남겨 둔 평가 세트로 측정하여 실제 개선을 확인합니다.
대기열과 우선순위 클래스를 갖추고, 부하가 걸리면 용량을 늘리고 유휴 시에는 줄이는 오토스케일링 GPU 인프라를 설정합니다. 작업과 추론이 풀을 효율적으로 공유하므로 유휴 가속기에 비용을 지불하지 않게 됩니다.
비싼 서버에서 자체 AI 모델을 운영하는 비즈니스를 위한 서비스입니다. 모델 서빙을 조정하여 같은 하드웨어가 더 많은 요청을 더 빠르게 처리하게 하고, 전후를 측정합니다.
생성된 각 주장을 출처 구절과 대조하여 뒷받침되지 않는 진술을 표시하거나 차단하는 근거 검증기를 배포합니다. 충실도를 실시간으로 점수화하며, 답변이 벗어나면 재생성을 강제할 수 있습니다.
대형 모델의 동작을 작고 저렴한 모델로 증류하여, 귀사 작업에서 품질의 대부분을 유지하면서 일부 비용으로 실행되게 합니다. 교사 모델 출력을 생성하고, 학생 모델을 학습시키며, 품질 격차가 허용 가능한 수준임을 입증합니다.
요약, 초안 작성, 검색, 분류 등의 AI 기능을 적절한 인증, 사용량 제한, 오류 상태, 분석 기능과 함께 기존 앱에 직접 통합합니다. 데모가 아니라 귀사 스택의 프로덕션 코드로 제공됩니다.
사용자 입력이나 검색된 문서에 숨겨진 프롬프트 인젝션 및 탈옥 시도를 감지하고 무력화하는 방어 레이어를 구축합니다. 피해가 발생하기 전에 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 격리하고, 지시문을 제거하며, 도구 오용을 차단합니다.
AI 기능을 출시하거나 확장하는 비즈니스를 위한 서비스입니다. AI에 대해 많은 사용자가 동시에 접속하는 상황을 시뮬레이션하여 응답 속도, 고장 나는 지점, 성장에 필요한 용량을 보여 줍니다.
시간에 따른 입력 분포와 출력 품질을 관찰하고, 모델이 학습 기준선에서 벗어나기 시작하면 알림을 보내는 모니터링을 배포합니다. 데이터 드리프트와 개념 드리프트를 구분하므로 재학습할지 재검토할지 판단할 수 있습니다.
자체 모델을 학습시키고 운영하는 팀을 위한 서비스입니다. 학습과 실시간 예측 모두에 같은 데이터 정의가 쓰이도록 피처 스토어를 구축하여, 모델을 조용히 망가뜨리는 불일치를 없앱니다.
체크포인트, 재시도, 비용 통제를 갖추고 수백만 건의 레코드에 모델을 효율적으로 실행하는 파이프라인을 구축합니다. 대규모 스코어링 작업이 야간에 실행되며, 중단되더라도 깔끔하게 재개됩니다.
트래픽의 일부를 새 버전으로 보내 품질 및 오류 지표를 관찰하고, 수치에 따라 자동으로 승격하거나 롤백하는 점진적 모델 롤아웃을 설정합니다. 문제 있는 모델은 전체 사용자에게 도달하지 않습니다.
전문 용어 때문에 AI 검색이 빗나가는 비즈니스를 위한 서비스입니다. 용어와 예시로 검색 모델을 학습시켜 알맞은 문서를 찾게 하고, 표준 모델과 비교해 개선 정도를 측정합니다.
대화 이력을 저장, 요약, 검색하는 메모리 레이어를 구축하여, 컨텍스트 창을 초과하지 않으면서 어시스턴트가 세션 간에 사용자를 기억하도록 합니다. 계층형 요약을 통해 기억 범위와 비용의 균형을 맞춥니다.
여러 기업 고객을 위해 AI 기능을 추가하는 소프트웨어 회사를 위한 서비스입니다. 각 고객의 데이터를 엄격히 분리하고, 사용량을 측정하며, 요금제별로 한도와 모델을 설정할 수 있는 백엔드를 하나 구축합니다.