LLMOps

조직에 흩어져 있는 다양한 데이터 자산을 체계적으로 분류하고, 연결 상태와 활용 현황을 한 화면에서 확인할 수 있는 통합 탐색 환경을 제공합니다.

PDF, HWP, 이미지를 OCR로 텍스트화하고 AI가 이해하는 벡터로 자동 변환합니다. 파일, 폴더, DB 쿼리 결과까지 확장 지원하며 데이터 변경 시 자동으로 업데이트됩니다.

벡터화 작업을 상태별로 그룹화하고 히스토리를 상세하게 추적하며 필요 시 수동 재벡터화로 즉시 데이터를 갱신할 수 있습니다. 운영자 중심의 관리 환경을 제공합니다.

조직 맞춤형 AI 에이전트를 손쉽게 구성하고, 즉시 성능을 검증한 뒤 서비스 단위로 운영 환경에 적용할 수 있는 제작 환경을 제공합니다.

에이전트와 도구를 캔버스에서 자유롭게 연결하여 업무 흐름을 시각적으로 설계하고 즉시 실행합니다. 전체 프로세스를 한눈에 파악하여 빠르게 문제를 해결합니다.

다양한 외부 연동을 도구로 등록하여 중앙에서 관리하고 필요한 AI 서비스에서 즉시 호출하여 활용합니다. 실행 전 테스트로 안정성을 확보하고 동적 파라미터를 지원합니다.

비개발자도 한국어로 질문하면 SQL이 자동 생성되어 실행되고 복잡한 분석 요청도 즉시 처리됩니다. 전 직원이 데이터를 활용하여 업무 효율을 극대화합니다.

사용량, 응답속도, 비용을 실시간으로 집계하여 한눈에 확인하고 서비스별 상세 분석으로 운영 효율을 극대화합니다. 성능 추이 기반 용량 계획으로 안정적인 서비스를 유지합니다.

에이전트의 프롬프트, 모델, 설정 변경 이력을 체계적으로 관리하여 변화를 추적할 수 있습니다. 필요할 경우 이전 상태로 쉽게 복원해 안정적인 서비스 품질을 유지합니다.

평가 데이터셋을 업로드하여 버전별 정확도를 측정하고 성능을 비교하여 상위 에이전트를 자동으로 식별합니다. 가장 우수한 버전을 원클릭으로 즉시 배포할 수 있습니다.

도메인 특화 데이터로 모델을 파인튜닝하고 데이터셋 품질 검사부터 학습 모니터링까지 자동 수행합니다. 학습 완료 시 모델을 즉시 등록하여 배포 준비를 완료합니다.

사용자가 제공한 피드백을 수집하여 RLHF로 학습하고 품질이 개선된 모델을 즉시 생성하여 배포 준비합니다. 학습 완료 시 새 에이전트 버전이 자동 추가되어 즉시 활용 가능합니다.

모든 응답에 사용된 참조 자료와 출처를 투명하게 공개하여 RAG 기반 검색의 신뢰성을 보장합니다. 근거 역추적으로 부정확한 답변 생성을 원천 차단합니다.