AI 개발

AI 에이전트와 멀티 에이전트 워크플로, 기존 애플리케이션, SaaS 제품, MVP에 언어 모델을 넣는 AI 연동, 웹, 앱, 메신저의 AI 챗봇, 귀사 문서를 대상으로 하는 AI 지식 검색과 RAG, 문서 처리와 데이터 추출, 전화와 앱을 위한 음성 AI 에이전트, Microsoft Copilot과 Copilot Studio 에이전트, 엔지니어링 팀을 위한 AI 코딩 어시스턴트 도입, MCP 서버, ChatGPT 앱, Claude 커넥터, 프라이빗 LLM 구축과 파인튜닝, 활용 사례 진단부터 개념 증명(PoC)까지의 AI 컨설팅을 제공합니다. 워크플로 자동화, 머신러닝, 컴퓨터 비전, MLOps, 데이터 라벨링은 별도 페이지에서 다룹니다.

코파일럿부터 에이전트 플랫폼까지 AI 제품 자체, 고객 지원, KYC 문서 확인, 컴플라이언스 검색을 위한 핀테크, 쇼핑 어시스턴트, 상품 검색, 카탈로그 콘텐츠를 위한 이커머스와 리테일, 임상 문서화와 환자 소통을 위한 헬스케어, 문서 검토와 리서치를 위한 전문 서비스, 제품 안의 어시스턴트, 에이전트, 검색을 위한 엔터프라이즈 SaaS입니다.

아닙니다. 당사는 입력 데이터를 학습에 사용하지 않는다고 약관에 명시한 비즈니스용 API를 사용합니다. OpenAI, Anthropic, Google의 API를 직접 쓰거나 Azure와 Amazon Bedrock을 통해 쓰며, 데이터가 외부로 나가서는 안 될 때는 귀사의 클라우드에 호스팅한 오픈 웨이트 모델을 사용합니다.

귀사의 평가 세트를 통과하는 모델 중 비용이 가장 낮은 것을 사용합니다. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral의 모델이거나 귀사가 호스팅하는 오픈 웨이트 모델입니다. 코드에서는 제공업체가 하나의 인터페이스 뒤에 있으므로, 더 새롭거나 저렴한 모델로 옮길 때 다시 개발할 필요 없이 설정을 바꾸고 평가를 다시 실행하면 됩니다.

검색한 출처에 근거해 답변하고 인용을 함께 보여 주며, 출처에 답이 없을 때는 그렇다고 말하도록 모델에 지시하고, 답할 수 없는 질문을 평가 세트에 계속 포함합니다. 이렇게 하면 지어낸 답변이 줄어들고 남은 비율을 측정할 수 있습니다. 다만 현재의 어떤 모델도 이를 완전히 없애지는 못합니다.

작업의 대부분이 바로 그 부분입니다. 당사는 AI를 Microsoft 365, Azure, AWS, Google Cloud에 연결하고, .NET, Java, Python, Node.js 애플리케이션과 연결하며, CRM, ERP, 헬프 데스크 시스템은 API를 통해 연결합니다. 해당 스택의 당사 엔지니어가 연동을 직접 개발합니다.

원하시면 개발한 바로 그 사람들이 맡습니다. 품질, 비용, 지연 시간은 대시보드에 유지되고, 새로운 실패 사례는 평가 세트에 들어가며, 더 새롭거나 저렴한 모델은 현재 모델을 대체하기 전에 테스트합니다. 또는 평가 세트, 런북, 대시보드와 함께 귀사 팀에 인수인계합니다.

귀사에 있습니다. 모든 전문가는 당사와 서명한 계약으로 모든 작업 결과물을 회사에 귀속시키고, 귀사와의 계약으로 이것이 다시 귀사에 귀속됩니다. 코드, 디자인, 문서는 당사만 수정할 수 있는 곳이 아니라 귀사의 저장소와 도구에 직접 전달합니다.