AI와 지능형 자동화

AI 작업이 실패하는 지점은 대개 모델이 아니라 그 주변입니다. 답변을 실제 데이터에 근거하게 만드는 일, 결과가 정말 맞는지 측정하는 일, 비용을 예측 가능하게 유지하는 일. 저희는 AI 기능을 고객 앞에 내놓아도 괜찮게 만드는 바로 그 부분을 만듭니다.

포함되는 범위

• 제품 내 AI 기능

  어시스턴트, 요약, 의미 기반 검색, 분류를 제품에 넣습니다. 시간이 지나며 어긋나는 데모가 아니라 평가와 비용 관리를 갖춘 형태로.

• 에이전트와 업무 자동화

  고객사의 시스템과 데이터를 넘나드는 다단계 자동화. 틀렸을 때 비용이 큰 지점에는 사람의 승인을 둡니다.

• 데이터 엔지니어링과 검색

  파이프라인, 저장소, 검색 증강 생성. 답변이 고객사 데이터에 근거하고 출처를 밝히도록 만듭니다.

얻으시는 것

• 고객사 자체 데이터에 근거하고 출처가 함께 표시되는 답변
• CI에서 돌아가는 평가. 품질을 기대하는 대신 측정합니다
• 기능 단위로 예산이 잡히고 관측 가능한 토큰 비용

주로 사용하는 스택

모델과 SDK

OpenAIAzure OpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiVercel AI SDKModel Context Protocol

검색과 근거 확보

pgvectorEmbeddingsHybrid searchRAG pipelines

데이터 수집

PDF & document parsingCSV and ETLConvexWebhooks

평가와 비용 관리

Eval harnesses in CIPrompt versioningToken budgetingGuardrails

언어

TypeScriptPython