AI 엔지니어링 & 플랫폼 개발
포괄적인 AI 엔지니어링: LLM, RAG, AI 에이전트, 파인튜닝, 컴퓨터 비전, 예측 분석, MLOps, AI 인프라. 전략부터 프로덕션까지...
프로토타입부터 프로덕션까지 4-8주, 복잡성에 따라 다름
제공 내용
LLM 통합 및 RAG 파이프라인
벡터 데이터베이스, 임베딩 파이프라인, 시맨틱 검색을 갖춘 귀하의 데이터 기반 검색 증강 생성 시스템: 귀하의 인프라에 배포.
AI 에이전트 개발
내부 자동화, 고객 지원, 코드 리뷰, 데이터 분석을 위한 맞춤형 AI 에이전트: 가드레일, 인간 개입 검토, 정확도 모니터링 포함.
모델 파인튜닝 및 훈련
분류, 추출, 요약 등 전문 작업을 위해 도메인 데이터로 파인튜닝된 모델: 벤치마크 평가 및 프로덕션 배포 포함.
AI 플랫폼 아키텍처
엔드투엔드 AI 플랫폼 설계: 추론 API, 모델 서빙, 오케스트레이션 파이프라인, 모니터링, 프로덕션 AI 워크로드를 위한 비용 최적화.
컴퓨터 비전
YOLO, EfficientNet, Vision Transformer를 사용한 객체 탐지, 이미지 분류, OCR, 비디오 분석. 엣지 디바이스와 클라우드에 배포.
예측 분석 및 머신러닝
XGBoost, LightGBM, 앙상블 모델을 사용한 시계열 예측, 이상 탐지, 고객 세분화, 추천 시스템.
MLOps 및 AI 인프라
자동화된 훈련 파이프라인, 모델 레지스트리, A/B 테스트, 드리프트 모니터링, ML을 위한 CI/CD. Kubeflow 또는 MLflow로 Kubernetes에 배포.
AI 전략 컨설팅
AI 준비 상태 평가, 유스케이스 발굴, ROI 분석, 구현 로드맵. 실제 데이터에 기반한 빌드 vs 바이 결정.
대화형 AI 및 챗봇
멀티채널 통합(Web, WhatsApp, Telegram), 멀티턴 컨텍스트 처리, 백엔드 시스템 연결을 갖춘 LLM 기반 챗봇.
AI를 위한 데이터 엔지니어링
ETL/ELT 파이프라인, 데이터 레이크, 피처 스토어, 비정형 데이터 처리. AI 훈련 및 추론을 위해 준비된 데이터.
AI 보안 테스트
프롬프트 인젝션 테스트, 적대적 공격 시뮬레이션, 모델 추출 테스트, 데이터 유출 평가. 구현 로드맵이 포함된 수정 보고서.
음성 및 보이스 AI
음성-텍스트 변환(STT), 텍스트-음성 변환(TTS), 음성 에이전트, Whisper, ElevenLabs 및 맞춤형 모델을 사용한 음성 감정 분석.
멀티 에이전트 시스템
역할 할당, 에이전트 간 통신, 복잡한 작업 오케스트레이션을 갖춘 멀티 에이전트 아키텍처. LangGraph, CrewAI 또는 맞춤형 오케스트레이션으로 배포.
벡터 데이터베이스 및 검색
Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus를 사용한 벡터 데이터베이스 솔루션. 최적화된 임베딩 파이프라인, 하이브리드 검색, 프로덕션 RAG를 위한 시맨틱 캐싱.
엣지 AI 및 온디바이스 ML
엣지 디바이스에 AI 모델 배포: TensorFlow Lite, ONNX Runtime, CoreML. 저지연 및 오프라인 작동에 최적화.
합성 데이터 생성
실제 데이터가 부족하거나 민감한 경우 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성. 원본 데이터의 통계적 분포와 특성을 보존.
AI 비용 최적화
추론 비용 최적화: 양자화, 프루닝, 증류, 캐싱, 작업별 모델 선택. AI 운영 비용을 40-70% 절감.
우리의 프로세스
AI 준비 상태 평가 및 유스케이스 발굴 (1주차)
솔루션 아키텍처 및 모델 선택 (2주차)
프로토타입 개발 및 벤치마크 테스트 (3-4주차)
기존 시스템 및 데이터 파이프라인과 통합 (5-6주차)
모니터링 및 가드레일이 포함된 프로덕션 배포 (7-8주차)
성능 모니터링 및 반복 (진행 중)
결과물
- ✓AI 준비 상태 평가 및 유스케이스 권장 사항
- ✓배포된 프로덕션 준비 AI 파이프라인 또는 에이전트
- ✓벤치마크가 포함된 모델 평가 보고서
- ✓통합 문서화 및 API 사양
- ✓정확도 및 성능 모니터링 대시보드
- ✓팀을 위한 교육 문서
기술 스택
자주 묻는 질문
AI 엔지니어링에서 어떤 ROI를 기대할 수 있나요?
대부분의 고객은 첫 분기 내에 수동 처리 시간이 40-70% 감소하는 것을 확인합니다. 코드를 작성하기 전에 예상 ROI 모델을 구축합니다.
오픈소스 모델과 상용 API 중 어떤 것을 사용하나요?
유스케이스에 따라 다릅니다. 지연 시간, 정확도, 비용, 데이터 보안 요구사항에 따라 둘 다 평가합니다. 민감한 데이터의 경우 귀하의 인프라에 오픈소스 모델을 배포합니다.
프로덕션에서 AI 환각을 어떻게 방지하나요?
가드레일, 중요 작업에 대한 인간 개입, 검증된 데이터 소스를 사용한 RAG, 실제 데이터에 대한 지속적인 정확도 모니터링.
컴퓨터 비전을 수행하나요?
네. YOLO와 Vision Transformer를 사용한 객체 탐지, OCR, 비디오 분석. 요구사항에 따라 클라우드 또는 엣지 디바이스에 배포합니다.
AI 운영 비용이 최적화되어 있나요?
네. 양자화, 프루닝, 캐싱, 작업별 모델 선택. 고객은 일반적으로 최적화 후 추론 비용을 40-70% 절감합니다.
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