AI Engineering

AI가 답변하는 데서
업무를 처리하는 단계로.

사내 문서와 업무 시스템에 연결되는 AI 에이전트를 구축합니다. 사람의 승인, 최소 권한, 실행 기록까지 운영 구조에 포함합니다.

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+ AI Agent+ RAG+ Workflow Integration
System ArchitectureHuman in Control
01BUSINESS INPUT문서 · 메일 · 일정 · 업무 요청
02AI LAYERRAG · Agent · Model · Workflow
03CONTROL권한 · 검토 · 승인 · 예외 처리
04EXECUTION검색 · 생성 · 보고 · 시스템 실행

Execution Flow

AI의 판단과 시스템 실행 사이에 통제 구조를 둡니다.

각 단계를 선택하면 데이터 흐름, AI 역할, 사람의 개입과 최종 산출물을 확인할 수 있습니다.

System / Live

INPUT

사용자의 자연어 요청에서 시작합니다.

누가 어떤 업무를 요청할 수 있는지, 필요한 입력은 무엇인지, 처리 범위를 먼저 정의합니다.

  • 01사용자와 역할 확인
  • 02요청 의도와 업무 유형 분류
  • 03필수 정보와 누락 항목 확인
  • 04처리 가능 범위 검증
결과물 · 구조화된 업무 요청과 처리 계획

Build Scope

업무 목적에 맞는 기술을 조합합니다.

하나의 모델이나 플랫폼에 맞추지 않고 현재 시스템, 데이터, 사용자, 운영 조건에 맞는 구조를 선택합니다.

MODULE / 01

AI Agent

업무 상태 확인, 요약, 판단, 승인 요청, 실행을 연결

AgentTool UseWorkflowEvaluation

MODULE / 02

Knowledge System

사내 문서와 데이터를 출처 기반으로 검색하고 답변

RAGVector SearchDocument PipelineCitation

MODULE / 03

System Integration

메일, 일정, 문서, GitHub와 기존 업무 시스템 연결

REST APIWebhookEmailCalendarGitHub

MODULE / 04

Content Pipeline

이미지, 영상, 음성, 자막, 편집 과정을 하나의 제작 흐름으로 연결

ImageVideoVoiceSubtitleAutomation

Build Process

작은 범위에서 검증하고 운영으로 확장합니다.

처음부터 모든 업무를 자동화하지 않습니다. 중요한 업무와 데이터부터 제한적으로 검증합니다.

01

업무 정의

자동화할 업무, 사용자, 목표, 예외와 성공 기준을 정합니다.

02

데이터 연결

문서와 시스템의 위치, 접근 권한, 최신성, 품질을 확인합니다.

03

에이전트 설계

AI 역할, 도구, 판단 기준, 사람 승인 지점을 설계합니다.

04

PoC 검증

제한된 범위에서 정확도, 사용성, 위험과 운영 비용을 확인합니다.

05

배포·운영

실제 사용자 환경에 배포하고 로그와 피드백으로 개선합니다.

START A PROJECT

실제 업무에서 작동하는 AI 시스템을 구축합니다.

연결하려는 업무와 데이터, 현재 사용하는 도구를 알려주시면 적합한 초기 구축 범위를 함께 정합니다.

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