2주면,아이디어를 바로 쓸 수 있는 AI로만들어 드립니다.

받으시는 것. 문서(PDF, 워드, 엑셀, 슬라이드, 한글 오피스 형식, 스캔본)를 읽어 들이는 파이프라인, 의미와 키워드를 함께 쓰는 검색 층, 그리고 출처를 달아 답하는 채팅 화면(웹 또는 메신저 안). 접근 권한, 기억, 고객사 인프라 배포는 추가 옵션이 아니라 기본입니다.

정직하게 만드는 방법. 출시 전에 실제 질문 목록과 “일 잘하는 직원이라면 이렇게 답한다”는 기준 답변을 함께 정합니다. AI는 그 목록으로 채점되고, 이후 바뀔 때마다 다시 채점됩니다. 출처 없는 답은 답이 아니며, 시스템이 그렇게 말합니다.

기술 용어로는. 검색 증강 생성(RAG): 의미 단위 청킹, 벡터 + 키워드 하이브리드 검색과 리랭킹, 출처가 달린 답변, 스트리밍 채팅, LLM 심사 모델로 채점하는 평가 세트.

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받으시는 것. 고객사 전문가와 함께 설계한 스키마, 문서를 그래프로 바꾸면서 품질을 관리하는 추출 파이프라인(모순은 표시하고, 사람이 결정한 사례를 기준으로 해소), 빌드·스냅샷·초기화 도구가 딸린 데이터베이스, 그리고 그래프에 자연어로 묻는 비서. 인도 후 고객사 팀이 직접 확장할 수 있도록 방법론 문서까지 드립니다.

대부분의 업체가 이걸 보여주지 못하는 이유. 어려운 부분은 데이터베이스가 아니라, 품질을 측정하면서 데이터를 만드는 일입니다. 그 구축을 실제 서비스에서 해 본 것이 제 경력입니다.

기술 용어로는. GraphRAG: 온톨로지 설계, 품질 관리가 붙은 LLM 추출, Neo4j 다중 데이터베이스, text-to-Cypher 에이전트, 그래프 + 벡터 하이브리드 검색.

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받으시는 것. 시장 조사, 바이어 평가, 캠페인 전략, 제안서 초안 같은 한 업무를 전문 에이전트들의 파이프라인으로 설계합니다. 검증 단계가 붙습니다: 실제 데이터에 근거 대기, 초안을 고치는 비평 에이전트, 사람이 눌러야 넘어가는 승인 관문. 결과는 느슨한 텍스트가 아니라 정형 레코드로 고객사 DB에 들어갑니다.

제가 고집하는 것. 긴 실행은 중간에 죽어도 이어서 돌아가야 합니다. 승인은 프롬프트가 아니라 코드로 강제해야 합니다. 모든 모델 호출에 비용이 붙어야 합니다. 이 세 가지가 에이전트 시스템을 1년 뒤에도 쓸 수 있게 만듭니다.

기술 용어로는. AI 에이전트와 LLM 워크플로: 메모리, 도구 사용, 가드레일, 멀티에이전트 오케스트레이션(LangGraph, CrewAI), 다단계 비즈니스 로직과 정형 출력을 위한 결정적 파이프라인, human-in-the-loop 관문, 재개 가능한 실행.

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받으시는 것. 지저분한 입력(스캔본, 한글 오피스 형식, 음성)을 읽는 수집 단계, 회사 템플릿을 그 자리에서 채워 브랜딩과 레이아웃이 그대로 살아남는 생성 단계, 의미로 고르는 이미지 선택, 이메일·저장소·앱 안으로의 전달. 정형 출력은 파일로 쓰기 전에 스키마로 검증해서, 잘못된 생성은 조용히 나가지 않고 크게 실패합니다.

이것이 아닌 것. 마크다운을 슬라이드에 붙여 넣은 것이 아닙니다. 팀이 원래 만들던 것과 같은 종류의 파일이 나옵니다. 더 빠를 뿐입니다.

기술 용어로는. 스키마 검증 정형 출력이 있는 LLM 워크플로, 제자리 PPTX / DOCX / XLSX 생성, 수집용 OCR과 음성 전사, 의미 기반 이미지 검색.

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파인튜닝. 문서, 로그, 녹음에서 시작하는 데이터 파이프라인과, 필요하면 고객사 팀이 학습 데이터를 만드는 라벨링 도구. 기반 모델 선택(오픈 웨이트 LLM, 음성 모델), GPU 클러스터에서 LoRA 또는 전체 파인튜닝, 그리고 지금 쓰는 API와 고객사 테스트셋으로 비교한 평가. 바꿀지 말지가 의견이 아니라 종이 위의 숫자로 결정됩니다. API가 이기면 그렇게 말씀드립니다.

배포. 고객사 인프라에서 돌아가는 모델: vLLM 또는 ONNX Runtime, GPU 또는 CPU, 컨테이너로, OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에. 애플리케이션은 URL만 바꾸면 됩니다. 배치와 스트리밍 모드, 수지가 맞는 곳엔 오토스케일링, 모니터링, 다음 버전도 같은 방식으로 나가는 CI/CD. 요청당 비용과 지연 시간은 전후로 측정합니다.

기술 용어로는. 성능·비용·프라이버시 제약을 위한 LLM 파인튜닝(LoRA, 전체)과 자체 모델 학습, 도메인 적응 STT·화자 분리·스트리밍 전사(GPU 클러스터), OpenAI 호환 인터페이스의 vLLM·ONNX Runtime 서빙.

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측정. 고객과 합의한 기준, 채점된 데이터셋, 심사 모델, 버전이 붙은 리포트로 이루어진 평가 프레임워크. CI에 연결된 회귀 테스트가 있어서 모델이나 프롬프트를 바꿔도 운영 성능이 조용히 떨어질 수 없습니다. 문제가 지어낸 주장이라면, 주장 단위로 대조하는 사실 검증 컴포넌트를 붙입니다.

최적화. 그다음이 루프입니다. 실패 사례를 분석하고, 한 번에 하나만 바꾸고(프롬프트, 검색, 데이터, 파인튜닝), 다시 재고, 숫자가 움직인 것만 남기고, 안 움직인 것도 기록합니다. 성능이 운이 아니라 일정에 따라 좋아지는 방법입니다. 에세이 채점 모델을 100만 명이 쓰기 전에 세계 최고 성능으로 만든 것도 같은 루프였습니다.

무인 운영. 목표가 자율 실행이라면: 고객사 데이터와 도구 위의 MCP 서버, 권한 규칙이 있는 하네스, 잠금·타임아웃·제한된 재시도·비용 상한·실행당 한 번의 종합 알림이 있는 스케줄 러너.

뒤에 있는 규칙. 검증은 별도 프로세스에서 다른 모델로 돌립니다. 자기 일을 자기가 검토하는 시스템은 자기 실수를 놓치기 때문입니다.

기술 용어로는. 평가 하네스, LLM 심사 채점, 환각 탐지, 오류 분석 기반 최적화; 고객사 데이터와 API를 에이전트 도구로 노출하는 MCP 서버; 스케줄링·재시도·권한·human-in-the-loop를 갖춘 에이전트 하네스.

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받으시는 것. 바로 쓸 수 있는 제품: 고객이 로그인하는 앱, 그 뒤의 백엔드와 데이터베이스, 필요하면 결제와 내보내기, 고객사 클라우드 배포까지. 전체를 혼자 출시해 본 사람이 만들기 때문에, 아직 없는 팀을 AI가 기다릴 필요가 없습니다.

기술 용어로는. React, Next.js 또는 Svelte 프론트엔드; FastAPI 또는 NestJS 백엔드; PostgreSQL, Supabase 또는 Firestore; Docker, AWS 또는 GCP; 첫날부터 CI/CD와 인프라 코드화.

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받으시는 것. 업무 흐름의 짧은 진단: 시간이 어디에 들어가는지, 어떤 데이터가 이미 있는지, 어느 단계를 AI가 측정 가능한 결과로 대신할 수 있는지. 그다음 파일럿 하나, 2주, 고객사 데이터로, 끝에는 됐는지 안 됐는지를 말해 주는 숫자. 그다음 나머지를 효과와 위험 순으로 정리한 로드맵.

이것이 아닌 것. “AI 전략” 슬라이드가 아닙니다. 결과물은 작동하는 파일럿과, 제가 아닌 어느 엔지니어에게 줘도 되는 글로 된 계획입니다.

기술 용어로는. 프로세스·데이터 감사, 후보 업무 점수화, 파일럿 전에 합의한 평가 기준, 단계별 범위와 견적이 붙은 로드맵.

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