제공하는 것
- 01운영 환경용 ML·LLM 워크플로모델은 버전이 관리되는 API 뒤에 배포하고, 프롬프트, 파인튜닝 데이터, 가중치도 모두 버전 관리합니다.
- 02데이터 파이프라인 인프라배치는 Airflow나 dbt로, 스트리밍은 효과가 있는 곳에만 씁니다. 스키마를 검증하고, 관측 가능하며, 멱등성을 갖춥니다.
- 03제대로 작동하는 RAG·에이전트 시스템임베딩 파이프라인, 검색 평가, 시스템 프롬프트, 가드레일. 모델이 멈췄을 때의 대체 동작도 갖춥니다.
- 04드리프트·비용 모니터링모델 성능, 토큰 사용량, 데이터 드리프트를 대시보드로 보여 줍니다. 정확도나 예산에 변화가 생기면 알림을 보냅니다.
- 05평가 체계기준 테스트 세트, 채점 기준, CI 관문을 갖춰 모델을 바꿔도 품질이 모르는 사이에 떨어지지 않게 합니다.
하지 않는 것
- 데모를 운영 서비스라고 내놓지 않습니다. 모든 모델에 모니터링, 대체 경로, 평가 세트를 갖춥니다.
- 작은 모델로 충분한데 가장 큰 모델을 쓰지 않습니다. 측정한 뒤에 고릅니다. 비용도 품질의 일부입니다.
- 그럴듯한 엉터리 답을 만들지 않습니다. 검색 평가 없는 RAG는 위험 요소입니다. 답변이 근거에 기반하는지 측정합니다.
프로젝트 진행 방식
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시스템 진단
보유하신 시스템, 연결 방식, 리스크가 있는 곳을 파악하고 서면 계획을 드립니다. 이후 저희와 개발을 진행하시든 아니든 상관없습니다.
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승인하시는 계획
작업 시작 전에 범위, 순서, 비용을 서면으로 합의합니다.
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매주 쌓아 가는 결과물
매주 작동하는 소프트웨어를 데모로 보여 드립니다. 상태 보고서가 아니라 실제 진척을 보실 수 있습니다.
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인수인계와 지원
코드, 문서, 운영 매뉴얼을 넘겨 드립니다. 원하시면 이후에도 지원을 계속합니다.
사용하는 도구
Backend
Node.js 
Python 
Go 
Java 
C# Cloud
AWS 
GCP 
Azure 
Vercel 
Netlify Data
PostgreSQL 
MongoDB 
Redis 
BigQuery 
Snowflake AI / ML
TensorFlow 
PyTorch 
OpenAI 
Anthropic 
Gemini 
NotebookLM 
ElevenLabs 자주 묻는 질문
01OpenAI, Anthropic, 오픈소스 중 무엇을 씁니까?
모두 다룹니다. 지연 시간이나 비용이 중요할 때는 Vercel AI Gateway로 여러 제공자를 함께 씁니다. 모델은 구현상의 세부 사항일 뿐이고, 오래 남는 것은 평가 체계입니다.
02환각(할루시네이션)은 어떻게 다룹니까?
검색 결과에 근거하고 출처를 밝히는 답변, Zod 스키마를 이용한 구조화 출력 검증, 답변별 신뢰도 점검으로 대응합니다. 중요도가 높은 경우에는 사람이 검토하는 단계를 추가합니다.
03파인튜닝도 합니까, 프롬프트만 씁니까?
작업에 따라 둘 다 합니다. 파인튜닝은 프롬프트 개선이 한계에 이르고 라벨링된 예시가 1,000개 이상 있을 때 효과가 있습니다. 결정하기 전에 측정합니다.
04데이터 프라이버시는 어떻게 지킵니까?
필요하면 Bedrock, Azure OpenAI, 또는 자체 호스팅 Llama로 온프레미스 배포를 합니다. 귀사의 계약이 적용되지 않는 모델에는 데이터를 절대 보내지 않습니다.
함께 일하는 세 가지 방법.
- 01
시스템 진단
보유하신 시스템을 정액 요금으로 진단하고, 바로 실행할 수 있는 계획을 드립니다. 실행은 저희와 함께하셔도, 귀사 단독으로 하셔도 됩니다.
본격적으로 결정하기 전에 방향을 분명히 하고 싶을 때 적합합니다.
시스템 진단 예약하기 - 02
전담 팀
엔지니어 2–8명이 월 단위 계약으로 귀사의 업무 흐름에 합류합니다.
개발 속도를 꾸준히 유지해야 할 때 적합합니다.
전담 팀 구성하기 - 03
프로젝트 단위
요구 사항이 확정된 MVP를 범위, 일정, 비용을 모두 고정해 개발합니다.
사양이 정해져 있고 비용을 미리 확정하고 싶을 때 적합합니다.
프로젝트 상담하기
시작은 여기서
시스템 진단부터 시작합니다.
어떤 시스템을 쓰고 있고 어디가 불편한지 알려 주십시오. 시스템 진단의 범위와 정액 요금을 제안해 드립니다.