프라이빗 엔터프라이즈 LLM (RAG)

기술적 과제

기업 엔티티가 매우 기밀한 내부 문서에 대해 생성형 AI를 활용할 수 있도록 합니다. 추론은 고객의 자체 장비에서 로컬로 실행되며, 어떤 문서도 인프라를 벗어나지 않고 OpenAI와 같은 제3자 퍼블릭 API를 호출하지 않습니다.

소프트웨어 & AI 통합

• 로컬 LLM 배포: 격리된 프라이빗 서버에 오픈 소스 모델(예: Llama, Mistral)의 구성 및 호스팅.
• 고급 RAG 아키텍처: 내부 지식의 실시간 시맨틱 검색을 위한 Python 기반 독자적 벡터 데이터베이스 개발.
• 맞춤형 FastAPI 레이어: 격리된 AI 엔진을 클라이언트의 기존 ERP와 매끄럽게 통합하기 위한 맞춤형 API 백엔드 설계.
• 제로 데이터 유출: 모든 정보 처리를 기업 방화벽 내부에 엄격히 제한하도록 설계된 엔드 투 엔드 암호화 파이프라인.

확인된 사실

• 2주 만에 RAG 운영 투입. 첫 워크숍부터 일상 사용까지.
• 추론은 직원 장비에서 실행됩니다. 어떤 문서도 고객 인프라를 벗어나지 않으며 외부 API를 호출하지 않습니다.
• 색인은 스스로 갱신됩니다. 전용 폴더에 파일을 추가하기만 하면 사람의 개입 없이 반영됩니다.
• 쿼리당 응답 시간 3~10초. 고객 하드웨어에서, 전용 GPU 없이, 네트워크 호출 없이 동작합니다.