주요 능력
01RAG 파이프라인
컨텍스트 인식 AI 애플리케이션을 위한 검색 강화 생성 시스템.
02안전성 강화
신뢰할 수 있고 책임감 있는 AI 행동을 보장하는 가드레일과 안전 조치.
03추론 최적화
효율적인 AI 모델 배포를 위한 성능 최적화 및 오케스트레이션.
04모델 모니터링
모델 성능과 비즈니스 임팩트에 대한 포괄적인 모니터링 및 평가.
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서비스 개요
AI 및 ML 엔지니어링
Turning models into systems that are measurable, operable, and safe to ship.
모델을 신뢰할 수 있는 제품으로 전환하려면 검색, 평가, 안전 강화가 필요
4 개 역량5 개 결과물5 개 툴 그룹
주요 능력
핵심 역량
문제를 해결하고 시스템을 운영 가능하게 유지하기 위해 사용하는 핵심 역량입니다.
우리의 접근법
이 지원이 해결하는 문제와 작업 방식.
RAG 파이프라인, 평가 하네스, 가드레일, 추론 오케스트레이션
핵심 과제모델을 신뢰할 수 있는 제품으로 전환하려면 검색, 평가, 안전 강화가 필요
결과물산출물, 문서, 운영 가이드를 전달 이후에도 계속 쓸 수 있도록 정리합니다.
결과물
인계 후 팀이 받고 계속 운영할 수 있는 것.
산출물, 문서, 운영 가이드를 전달 이후에도 계속 쓸 수 있도록 정리합니다.
결과물
01검색 인덱스 및 벡터 데이터베이스 설정
하이브리드 검색(밀집 임베딩 + BM25) 및 자동 재인덱싱을 갖춘 최적화된 시맨틱 검색 인프라
02평가 보고서 및 안전성 평가
합격/불합격 기준을 갖춘 환각률 분석, 편향 감사 및 적대적 프롬프트 테스트
03프롬프트 라이브러리 및 최적화 가이드라인
A/B 테스트 결과 및 회귀 벤치마크를 갖춘 버전 관리 프롬프트 템플릿
04모델 서빙 및 스케일링 구성
콜드 스타트 최적화, 지연 시간 예산 및 비용 예측을 포함한 자동 스케일링 추론 설정
05모델 업데이트 및 롤백 운영 매뉴얼
안전한 모델 교체, 카나리 배포 및 롤백 트리거를 위한 단계별 절차
기술 스택
01벡터 데이터베이스 (Pinecone, Weaviate, Qdrant)
시맨틱 검색 및 유사성 매칭을 위한 고성능 벡터 저장소
02실험 추적 (Weights & Biases, MLflow)
모델 평가, 하이퍼파라미터 탐색 및 데이터셋 버전 관리
03서버리스 추론 (AWS Lambda, Vercel)
자동 스케일링을 갖춘 확장 가능하고 비용 효율적인 모델 배포
04LLM 평가 (Promptfoo, Braintrust)
자동화된 프롬프트 회귀 테스트, 가드레일 검증 및 품질 스코어링
05오케스트레이션 (LangChain, LlamaIndex)
에이전트 워크플로, 도구 사용 라우팅 및 검색 체인 구성
결과
사례 연구: 검색 강화 지원 어시스턴트
B2B SaaS 플랫폼이 12,000페이지 기술 문서 라이브러리의 셀프서비스를 통해 지원 티켓 수를 줄여야 했습니다. 다음과 같이 설계·납품했습니다:
01
12,000+ 페이지를 인덱싱하는 하이브리드 검색 파이프라인 구축 — 개념 쿼리에 밀집 벡터, 정확한 용어에 BM25, 문서 업데이트 시 자동 재인덱싱
02
출처 귀속이 포함된 프롬프트 오케스트레이션 구현 — 응답이 특정 문서 섹션을 인용하여 프로덕션 환각률을 2% 미만으로 감소
03
서버리스 추론에 배포, P95 지연 시간 800ms 미만 — 0에서 200 동시 세션까지 자동 스케일링, 모델 웜업으로 콜드 스타트 최적화
04
첫 번째 답변 정확도 32% 향상 — 평균 티켓 해결 시간이 4.2시간에서 1.1시간으로 단축, L1 지원 티켓의 40% 자동 전환
