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.
사용자별, 팀별, 요금제별 토큰 및 요청 한도를 적용하고, 단계적 기능 저하와 명확한 할당량 안내를 제공하는 서비스를 배포합니다. 예산을 보호하고 한 클라이언트가 나머지의 자원을 고갈시키는 것을 방지합니다.
귀사 정책에 맞게 조정되어 텍스트나 이미지의 유해하거나 안전하지 않거나 정책에 어긋나는 콘텐츠를 대규모로 표시하는 모더레이션 분류기를 구축·배포합니다. 검토 대기열과 모더레이터 결정을 바탕으로 한 지속적인 재학습이 함께 제공됩니다.
참여자에게 고지하고 녹음한 통화와 회의를 정확하게 받아 적는, 화자 분리, 타임스탬프, 분야별 어휘 조정을 갖춘 ASR 파이프라인을 배포합니다. 귀사 인프라에서 실행되므로 녹음이 귀사의 통제를 벗어나지 않습니다.
모든 사람에게 같은 상품을 보여 주는 온라인 스토어와 콘텐츠 사이트를 위한 서비스입니다. 둘러보기와 구매에서 학습하여 방문자마다 알맞은 상품을 제안하고, 그 위에 비즈니스 규칙을 얹는 추천 엔진을 구축합니다.
매출 감소, 결제 급증, 시스템 오류 급증처럼 이상한 일이 생길 때를 알고 싶은 비즈니스를 위한 서비스입니다. 정상이 어떤 모습인지 학습하여 잡음이 아닌 실제 이상 징후를 알려 주는 모델을 배포합니다.
탈옥, 데이터 유출, 편향, 정책 위반 여부를 AI에 대해 자동으로 검사하고 매 릴리스마다 다시 실행되는 적대적 테스트 스위트를 구축합니다. 발견 사항에는 심각도, 재현 방법, 해결 가이드가 함께 제공됩니다.
질문에 답하려면 여러 기록에 걸친 사실을 연결해야 하는 비즈니스를 위한 서비스입니다. 사람, 회사, 제품, 문서가 어떻게 연결되는지 나타내는 지도를 문서 검색과 결합하여 AI가 여러 단계의 질문에 답하게 합니다.
이미지와 텍스트 모두를 대상으로 하는 검색 및 생성 시스템을 구축하여 사용자가 다이어그램, 스크린샷, 제품 사진, 문서를 함께 조회할 수 있도록 합니다. 이미지는 주변 텍스트와 함께 임베딩, 검색 및 추론됩니다.
고객별 또는 작업별로 맞춤 AI를 제공하는 회사를 위한 서비스입니다. 하나의 기본 모델이 여러 작은 맞춤 추가 모듈을 바꿔 끼우는 서빙 환경을 구축하여, 전용 서버 없이도 각 고객이 자신만의 조정된 버전을 쓰게 합니다.
가지치기(pruning), 양자화, 구조적 압축을 통해 모델을 축소하여 더 엄격한 메모리 및 비용 예산에 맞추고, 각 단계에서 품질 트레이드오프를 측정합니다. 품질 기준을 여전히 충족하는 가장 작은 모델을 받게 됩니다.
공장, 연구실, 비공개 아카이브처럼 데이터를 완전히 오프라인으로 보관해야 하는 곳을 위한 서비스입니다. 인터넷 없이 작동하는 완전한 AI 시스템을 제공합니다. 모델, 문서 검색, 채팅 화면이 포함되며 서명된 오프라인 패키지로만 업데이트됩니다.
여러 앱을 AI 백엔드에 연결하는 소프트웨어 팀을 위한 서비스입니다. 재시도, 스트리밍, 로그인, 오류 처리가 내장된 타입이 지정된 코드 라이브러리를 팀이 쓰는 언어의 문서와 예시와 함께 구축합니다.
AI 검색이 데모 구성의 한계를 넘어선 비즈니스를 위한 서비스입니다. 검색 데이터베이스를 성장과 장애를 감당하는 운영 구성으로 옮기며, 중단 없이 전환합니다.
평가 세트를 기준으로 프롬프트를 프로그래밍 방식으로 탐색하고 최적화하는 하니스를 구축하여, 프롬프트 엔지니어링을 측정 가능한 최적화 문제로 다룹니다. 수작업으로 작성한 프롬프트보다 성능이 뛰어난 프롬프트로 수렴합니다.
대규모로 AI 출력을 채점해야 하는 팀을 위한 서비스입니다. 내 채점 기준으로 답변을 채점하는 AI 심사자를 구축하고 사람의 평가와 대조하여 점수를 믿을 수 있게 합니다.
챗봇이 막혔을 때 고객을 답답하게 만드는 비즈니스를 위한 서비스입니다. 내 콘텐츠를 바탕으로 답하고, 확신이 없거나 고객이 요청하면 전체 맥락과 함께 대화를 담당자에게 넘기는 챗봇을 구축합니다.
균형 잡힌 커버리지, 전문가 레이블, 판정된 엣지 케이스를 갖춘, 엄격하게 선별된 골든 테스트 세트를 AI 작업용으로 구축합니다. 이는 모든 평가와 회귀 검사의 기준이 되는 정답 데이터가 됩니다.
AI 검색이 오래되거나 매일 밤 다시 만드는 데 큰돈이 드는 비즈니스를 위한 서비스입니다. 바뀐 부분만 업데이트하고 검색의 일관성을 점검하는 파이프라인을 구축합니다.
AI 인프라에 계측을 적용하여 GPU 및 토큰 비용을 팀, 기능, 고객별로 귀속시키고, 유휴 GPU나 과도하게 큰 모델 같은 낭비를 드러냅니다. 실시간 비용 현황과 구체적인 절감 조치를 받게 됩니다.
이미 Kubernetes에서 소프트웨어를 운영하고 있으며 이제 서비스해야 할 자체 AI 모델이 있는 기술 팀을 위한 서비스입니다. 트래픽이 늘면 확장하고 한가하면 축소하며 새 모델 버전을 안전하게 배포하는 모델 서빙을 구축합니다.
모델 출력을 엄격한 JSON 스키마나 문법으로 제한하여 다운스트림 코드가 잘못된 형식의 응답으로 멈추지 않도록 하는 레이어를 구축합니다. 유효하지 않은 출력은 생성 시점에 제한되거나 수정 후 재검증됩니다.
정확히 일치하는 텍스트뿐 아니라 의미 기준으로 거의 중복된 콘텐츠를 찾아 제거하는 파이프라인을 구축하여 학습 세트와 지식 베이스의 중복을 정리합니다. 유사한 항목을 클러스터링하고 각 클러스터에서 가장 좋은 대표 항목을 유지합니다.
클릭 및 관련성 데이터로 맞춤형 크로스 인코더 리랭커를 학습시켜, 순위가 사용자가 실제로 유용하다고 여기는 것을 반영하도록 합니다. 배포 전에 범용 리랭커 대비 NDCG 향상을 측정합니다.
자동 페일오버, 로드 밸런싱, 공급자 중립적 키를 갖춘 하나의 API 뒤에 여러 모델 공급자를 통합하는 게이트웨이를 배포합니다. 한 공급자의 성능이 저하되거나 요청 속도를 제한하면 트래픽이 매끄럽게 전환됩니다.
기밀 문서를 다루면서 AI의 도움을 받고 싶지만 서버 호스트를 포함해 누구에게도 데이터를 읽히면 안 되는 회사를 위한 서비스입니다. 봉인된 암호화 연산 영역 안에 AI 모델을 구축하고 데이터가 그 안에 머물렀다는 증거를 제공합니다.
부품 번호, 제품 코드 등 직원이 손으로 옮겨 적는 세부 정보가 담긴 이메일, 문서, 메모에 파묻힌 비즈니스를 위한 서비스입니다. 이러한 세부 정보를 자동으로 뽑아 스프레드시트나 시스템에 넣는 AI를 학습시킵니다.
수신 메시지, 티켓 또는 쿼리를 신뢰도 점수와 함께 올바른 인텐트와 팀으로 라우팅하고, 알 수 없는 인텐트용 버킷을 갖춘 분류기를 구축합니다. 수정 사항을 바탕으로 재학습하여 시간이 지남에 따라 정확도가 높아집니다.
일관된 스타일의 제품 및 캠페인 이미지가 많이 필요한 브랜드와 에이전시를 위한 서비스입니다. 제품과 룩을 학습한 비공개 이미지 생성기를 구축하여 팀이 이미지당 비용 없이 브랜드에 맞는 이미지를 만들 수 있게 합니다.
AI가 생성한 텍스트나 이미지에 워터마크와 콘텐츠 출처 정보를 추가하여 출력물을 탐지하고 귀사 시스템까지 추적할 수 있게 합니다. AI 콘텐츠 표시, 브랜드 보호, 오용 조사를 지원합니다.
사용자 신호와 검토자 결정을 구조화된 학습 데이터로 변환하는 제품 내 피드백 수집 및 레이블링 플랫폼을 구축합니다. 프로덕션 출력에서 다음 모델 개선까지의 루프를 완성합니다.
문서를 대상으로 AI 어시스턴트를 운영하지만 변경이 답변을 더 좋게 하는지 나쁘게 하는지 알 수 없는 팀을 위한 서비스입니다. 시스템이 올바른 문서를 얼마나 잘 찾는지 점수화하고 변경할 때마다 다시 실행하는 테스트 환경을 구축합니다.
고객과 제품이 바뀌면서 AI 모델이 낡아지는 회사를 위한 서비스입니다. 새 데이터가 도착하면 모델을 재학습하고 테스트하며, 기존 모델만큼 이상으로 잘할 때만 적용하는 파이프라인을 구축합니다.
고객이 전화나 앱에서 AI에게 말하고 자연스러운 대화를 주고받기를 원하는 비즈니스를 위한 서비스입니다. 듣고, 내 정보로 답하고, 말로 대답하는 음성 엔진을 구축하며, 실제 대화처럼 통화자가 끼어들 수 있게 합니다.
추천이 단골 고객에게만 작동하는 상점과 예약 사이트를 위한 서비스입니다. 상품의 특성과 방문 맥락을 활용하여 처음 온 방문자에게 좋은 상품을 제안하고 신상품에 공정한 기회를 주는 계층을 추가합니다.
데이터베이스 쿼리나 테스트를 통과해야 하는 코드처럼 자동으로 검증할 수 있는 답을 AI가 내야 하는 소프트웨어 기업을 위한 서비스입니다. 귀사의 검증기를 기준으로 모델을 학습시켜, 실제로 맞는 것에서 배우도록 합니다.
누가 무엇을 쓰는지 모른 채 AI 청구액이 계속 늘어나는 회사를 위한 서비스입니다. 모든 AI 트래픽 앞에 하나의 게이트웨이를 두어 각 요청에 팀 태그를 붙이고, 비용을 재무 코드로 보내며, 반복 요청을 캐시하여 비용을 절약합니다.
가장 바쁜 AI 기능이 모델 자체가 아니라 모델 주변 코드 때문에 느린 소프트웨어 회사를 위한 서비스입니다. 느린 그 하나의 경로를 빠른 시스템 언어로 다시 작성하고 인터페이스는 그대로 유지하므로 제품의 다른 부분은 바뀌지 않습니다.
AI 에이전트를 무언가 실패할 때마다 처음부터 다시 시작하는 단순한 스크립트로 운영하는 회사를 위한 서비스입니다. 내구성 있는 워크플로 엔진으로 옮겨 모든 단계가 저장되고, 충돌 후 멈춘 곳에서 재개되며, 결제나 이메일 같은 작업이 절대 두 번 일어나지 않게 합니다.
기술 매뉴얼이나 연구 자료 보관소처럼 매우 큰 자체 문서 라이브러리를 가진 조직을 위한 서비스입니다. 그 라이브러리로 오픈 모델의 학습을 이어 가 분야의 용어를 진정으로 이해하게 한 뒤, 업무에 맞게 미세 조정합니다.
AI가 내린 결정에 대해 고객이 나중에 이의를 제기할 수 있는 기업을 위한 서비스입니다. 각 결정을 입력, 모델 버전, 출력과 함께 수정할 수 없는 로그에 기록하므로, 몇 달 뒤에도 정확히 무슨 일이 있었는지 보여줄 수 있습니다.
매장의 카메라나 공장의 센서처럼 여러 현장의 소형 컴퓨터에서 AI 모델을 운영하는 회사를 위한 서비스입니다. 모델 업데이트를 안전하게 배포하고, 모든 현장의 상태와 정확도를 지켜보며, 문제가 생기면 되돌리는 중앙 관리를 구축합니다.
같은 펌프나 모터가 모니터링 시스템마다 다른 ID를 가진 공장을 위한 서비스입니다. 이를 하나의 자산 레코드로 매칭하고 공유 데이터 저장소를 구축하여, 모든 모델과 보고서가 각 기계에 관한 모든 데이터를 함께 볼 수 있게 합니다.
구상한 설계의 일부만 만들 수 있는 효소 공학 팀을 위한 서비스입니다. 자체 분석 결과로 단백질 AI를 조정하여 어떤 것이 실험실로 가기 전에 하루 수천 개의 후보 서열에 점수를 매깁니다.
시뮬레이션 실행마다 몇 시간씩 기다리는 엔지니어링 팀을 위한 서비스입니다. 과거 시뮬레이션과 실제 센서 데이터로 빠른 AI 대체 모델을 학습시켜, 엔지니어가 설계 도구 안에서 거의 바로 답을 얻을 수 있게 합니다.
NMR이나 질량 스펙트럼에서 구조를 알아내는 데 몇 시간씩 쓰는 분석 화학자를 위한 서비스입니다. 확인된 구조로 조정된 AI가 분광 소프트웨어에서 순위가 매겨진 후보 구조를 제안합니다.
시뮬레이션 결과가 공장이나 실험실의 실제 측정값과 어긋나는 엔지니어를 위한 서비스입니다. 시뮬레이터가 실제 측정값과 일치하도록 하는 미지의 물리 파라미터를 찾아내고, 새 데이터가 들어올 때마다 자동으로 반복합니다.
테스트는 통과하지만 여전히 버그를 놓치는 소프트웨어 팀을 위한 서비스입니다. 테스트가 실제로 보호하지 못하는 코드 경로를 찾아 바로 그 부분에 대한 새 테스트를 작성하고, 테스트 커버리지가 약해지는 변경이 병합되지 않도록 하는 검사를 추가합니다.
작성자가 오래전에 떠난 핵심 시스템을 운영하는 기업을 위한 서비스입니다. 테스트 트래픽에서 코드가 실제로 무엇을 하는지 관찰하고, 그 동작을 검색 가능한 지도로 만들며, 누군가 변경하기 전에 이를 고정하는 테스트를 작성합니다.
선임 엔지니어들이 같은 리뷰 의견을 계속 쓰는 소프트웨어 팀을 위한 서비스입니다. 어떤 의견이 변경으로 이어졌고 어떤 병합이 나중에 되돌려졌는지를 포함한 자체 과거 리뷰로 리뷰 봇을 학습시켜, 새 풀 리퀘스트마다 팀의 스타일로 첫 리뷰를 해 줍니다.
모든 사용자 요청마다 AI 비용을 지불하는 소프트웨어 기업을 위한 서비스입니다. 귀사의 과거 답변을 활용해 요청 유형별로 어떤 AI 모델이면 충분한지 측정하고, 각 요청을 기준을 통과하는 가장 저렴한 모델로 보냅니다.
AI 어시스턴트가 문서를 바탕으로 답하지만 자주 틀리는 회사를 위한 서비스입니다. 엉뚱한 문서를 가져오는 것인지 올바른 문서를 잘못 읽는 것인지 파악하고, 검색을 고치며, 인덱스를 다시 구축합니다.
사용자가 비슷한 질문을 계속하는 제품을 위한 서비스입니다. 좋은 AI 답변을 저장해 두고 새 질문이 같은 의미일 때 재사용하므로, 이미 있는 답변에 다시 비용을 지불하지 않게 됩니다.
AI 사용 로그가 많고 범용 모델이 계속 틀리는 작업이 있는 기업을 위한 서비스입니다. 과거 요청과 팀의 수정 내용을 학습 데이터셋으로 만들고, 귀사 전용 튜닝 모델을 학습시켜 표준 모델보다 나은지 입증합니다.
AI 기능이 있고 지원 받은편지함에 과거 실수가 가득한 기업을 위한 서비스입니다. 종료된 티켓과 팀의 수정 내용을 AI가 통과해야 할 테스트로 바꾸고, 변경 시마다 실행하여 실패한 항목을 보고합니다.
여러 AI 기능을 운영하면서 각각의 비용과 성능을 파악하지 못하는 회사를 위한 서비스입니다. 모든 요청이 질문에서 결과까지 추적되므로 기능별로 지출과 품질을 나란히 볼 수 있습니다.
클라우드 청구액이 계속 커지는 회사를 위한 서비스입니다. 바쁜 주기 전체에 걸쳐 서비스가 실제로 사용하는 양을 측정하여 크기를 조정하고, 합리적인 자동 확장과 더 저렴한 여유 용량을 추가하며, 무언가 느려지면 자동으로 되돌립니다.
팀이 채팅에서 '이번 달 우산 판매가 줄어든 매장은?' 같은 질문을 하면, 귀사 데이터베이스에서 가져온 답변을 계산 과정과 함께 받을 수 있습니다.
AI 어시스턴트가 귀사 제품에 로그인하여 귀사가 정한 한도 내에서 고객을 대신해 제품을 사용할 수 있도록 하는 연결을 구축하고 배포합니다.
제품에 사용하는 AI 모델의 지원이 종료될 때, 대체 모델로 이전하고 전환 전에 실제 요청으로 동일하게 잘 작동하는지 테스트합니다.
누군가 노트북에서 만든 예측 모델을 다시 작동하게 하고, 시스템이 사용할 수 있는 정식 서비스로 운영하며 계속 작동하는지 점검합니다.
팀이 내려받는 모든 AI 모델이나 데이터셋을 사용 전에 숨겨진 유해 코드와 라이선스 문제가 있는지 자동으로 검사합니다.
기기의 센서 기록을 수집하여 관심 있는 이벤트를 인식하는 초소형 모델을 학습시키고, 기기의 칩에 탑재합니다.
비공개 데이터로 학습한 AI 모델이 출시되기 전에 해당 데이터를 그대로 반복하게 만들 수 있는지 테스트하고, 그렇다면 출시를 막습니다.
사용자가 귀사 AI 기능에 묻는 모든 질문을 주제별로 묶고, 어떤 유형의 요청을 잘 처리하지 못하는지 보여 드려 다음에 무엇을 고칠지 알 수 있게 합니다.
챗봇의 각 업데이트가 출시되기 전에 수백 건의 현실적인 연습 대화를 실행하여 어디에서 실패했는지 보여 드립니다.
수개월에 걸친 수작업 태깅 대신 전문가의 규칙을 활용하여, 기록을 귀사 고유의 범주로 분류하는 모델을 구축합니다.
기존 AI 모델에 신뢰도 확인 기능을 추가하여, 확실할 때만 자동으로 처리하고 나머지는 팀에 넘기도록 합니다.
AI 모델이 실수하는 구체적인 사례 유형을 찾아 이름을 붙이고, 매 업데이트 후에도 계속 점검합니다.
각 고객이 자신의 데이터로 귀사 AI의 자체 버전을 학습시킬 수 있는 기능을 소프트웨어에 추가하며, 출시 전에 테스트를 거칩니다.
고객이 자체 서버나 클라우드 계정에 라이선스 키와 함께 설치하고 업데이트할 수 있도록 AI 제품을 패키징합니다.
귀사의 코드베이스로 코드 추천 모델을 학습시켜 귀사 서버에서 운영하므로, 개발자는 코드가 회사 밖으로 나가지 않고도 귀사 코드에 맞는 추천을 받습니다.
AI 에이전트와 업무 시스템 사이에 검문소를 두어 에이전트가 허용된 작업만 하도록 하고, 위험한 작업은 사람의 승인을 기다리게 합니다.