데이터 입력층
ERP, 그룹웨어, 문서, 설비 신호를 권한에 맞게 모읍니다.
- 수집·정제
- 접근 권한
- 동기화
TECHNOLOGY / STACK
TECHNOLOGY
FIVE-LAYER STACK
AI·시스템 개발 기술 구성
LLM, RAG, 워크플로 엔진, IoT 게이트웨이, MES·ERP 연동을 층층이 쌓아 데이터 입력부터 업무 실행까지 한 시스템으로 운영되게 만듭니다.
5 LAYERTECH EXPERIENCE
READYSYSTEM STATUS
다섯 개 층으로 나눈
자동화 기술 구조
기능을 따로따로 납품하지 않습니다. 층마다 역할과 경계를 분명히 나눠, 한 부분을 바꿔도 전체가 멈추지 않게 설계합니다.
AI 판단층
LLM, RAG, 비전 모델, 규칙 엔진을 업무 목적에 맞춰 조합합니다.
- 모델 조합
- 사내 지식 검색
- 판단 근거 저장
실행층
보고서·메시지 작성, 시스템 등록, 설비 알림까지 실제 처리를 맡습니다.
- API 호출
- 문서·메시지 생성
- 설비 신호 전달
운영층
처리 기록과 품질 지표로 운영 상태를 계속 점검합니다.
- 모니터링
- 오류·예외 대응
- 성능 평가
빨리 보여 주는 데모보다
오래 쓰는 운영
보안 경계, 추적 기록, 사람의 승인 지점을 첫 설계부터 넣습니다.
GUARD
권한 경계 분리
TRACE
모든 판단 로그
MODULE
교체 가능한 부품
HUMAN CHECK
사람 승인 지점
METRIC
품질 수치 점검
층별로 쓰는
핵심 기술
특정 모델이나 제품에 묶이지 않고, 보안 요구와 운영 환경에 맞춰 조합을 고릅니다.
생성형 AI·LLM
자료 보안 등급과 업무 난도를 보고 외부 클라우드 모델과 사내 설치형(온프레미스) 모델 중 맞는 쪽을 씁니다.
- 외부 API 모델
- 사내 설치형 sLLM
- 응답 품질 평가
RAG·사내 지식검색
사내 문서를 벡터 DB에 색인해 두고, 질문이 오면 출처 문서를 함께 찾아 답합니다.
- 문서 분할·임베딩
- 벡터 DB
- 권한별 검색 필터
워크플로·도구 호출
사내 시스템 조회와 등록을 AI가 직접 할 수 있게 도구 연결과 처리 순서를 정의합니다.
- 함수 호출(Function Calling)
- MCP 서버 연결
- 다중 Agent 워크플로
IoT 게이트웨이·비전
센서와 카메라 데이터를 현장 장치에서 먼저 처리하고 필요한 값만 올립니다.
- 센서 데이터 수집
- 엣지 추론
- 객체 탐지·분류
MES·ERP 연동
MES, ERP, 그룹웨어, 데이터베이스를 표준 방식으로 연결합니다.
- REST API
- DB·파일 연계
- 웹훅·이벤트
운영·모니터링
처리 기록, 비용, 응답 품질을 보면서 계속 개선할 운영 환경을 만듭니다.
- 감사 추적 로그
- 사용량·비용 관리
- 성능 대시보드
기술 구성을
실제 업무에 붙일 때
데이터 준비, 기존 시스템 연결, 현장 데이터 수집에 관한 자료입니다.
기술 구성
질문과 답
이 페이지와 관련된 질문만 모았습니다. 회사·상담 관련 공통 질문은 자주 묻는 질문에 있습니다.
어떤 LLM을 쓰나요?
한 모델을 고정하지 않습니다. 처리할 업무의 난도, 자료의 보안 등급, 비용을 보고 클라우드 LLM과 사내 설치형 모델 가운데 고르며, 모델을 바꿔도 나머지 층이 영향을 덜 받게 구성합니다.
RAG 검색 결과가 틀리면 어떻게 하나요?
답변마다 출처 문서를 함께 보여 줘 사람이 바로 확인할 수 있게 하고, 자주 묻는 질문으로 평가 세트를 만들어 검색 품질을 주기적으로 점검합니다. 문서 준비 기준은 RAG 사내 문서 준비 가이드에 있습니다.
IoT 게이트웨이는 꼭 새로 설치해야 하나요?
이미 데이터를 모으는 장치나 서버가 있다면 그대로 활용합니다. 설비에서 값을 바로 꺼낼 수 없는 경우에만 게이트웨이나 수집 장치를 추가합니다.
운영 중 문제는 어떻게 파악하나요?
처리 기록, 오류, 응답 시간, 사용량을 대시보드로 모아 보고, 기준을 벗어나면 담당자에게 알림이 가도록 설정합니다.