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AI 시스템

LLM을 도구로, 비즈니스 결과를 만듭니다.

AI는 도구, 결과는 자동화

어떤 문제를 해결하나요

LLM(GPT · Claude)은 강력하지만, 채팅창 하나만으로는 비즈니스 결과를 만들지 못합니다. 사람이 매번 프롬프트를 입력하고, 결과를 복사해서 다음 단계로 옮기고, 문서로 정리하는 일은 — 결국 또다른 수기 작업입니다.

AI를 비즈니스에 도입한다는 것은, 사용자가 신청을 누르면 AI가 분석하고, PDF가 만들어지고, 메일이 자동으로 가는 — 그 전체 흐름이 사람 손 없이 돌아가는 것을 의미합니다.

HGNET의 접근

LLM은 시스템의 일부일 뿐입니다. 입력 데이터 정제, 프롬프트 설계, 결과 검증, 후처리 자동화 — 이 전체 파이프라인이 안정적으로 돌아가야 비즈니스 결과가 됩니다.

도메인 데이터를 RAG / 임베딩으로 LLM에 주입하고, 결과를 구조화된 JSON으로 받아 자동 후처리합니다. 비용·지연·실패율 모두 모니터링하면서 운영합니다.

무엇을 만드나요

• LLM 기반 문서 자동 생성 (분석 리포트 · PDF · 메일)
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) 챗봇 (사내 문서 / 고객 FAQ)
• 자동 분류·요약·태깅 파이프라인
• 음성 → 텍스트 → 분석 → 액션 워크플로우
• 이미지 OCR + 자동 입력 (영수증 · 명함 · 서류)
• 도메인 특화 프롬프트 + 결과 검증 로직
• 비용·지연·실패율 모니터링 대시보드

사용 기술

• LLM: Anthropic Claude (Sonnet / Opus / Haiku), OpenAI GPT-4
• 임베딩: OpenAI Embeddings, Voyage AI
• 벡터 DB: pgvector (PostgreSQL), Pinecone
• 오케스트레이션: LangChain, Vercel AI SDK
• 음성/이미지: Whisper, Vision API, Tesseract
• 언어: Python (FastAPI), Node.js (TypeScript)
• 모니터링: Sentry, 자체 비용/지연 대시보드

자주 묻는 질문

LLM이 틀리면 어떡하나요?

LLM은 100% 정확하지 않습니다. 그래서 결과를 구조화 JSON으로 받아 형식 검증을 하고, 핵심 항목은 룰 기반 규칙으로 한 번 더 확인합니다. 검증 실패 항목은 운영자에게 알림이 가서, 사람이 검토할 수 있는 흐름을 기본으로 둡니다.

우리 회사 데이터가 외부로 새지 않나요?

Anthropic / OpenAI 모두 API 호출 데이터를 학습에 사용하지 않는 정책입니다(엔터프라이즈 / API 약관 기준). 더 민감한 데이터는 PII 마스킹을 거친 후 호출하거나, 프라이빗 모델 옵션을 함께 검토합니다.

비용이 통제되나요?

모든 LLM 호출은 토큰 단위로 비용이 측정됩니다. 일/월 단위 예산 알림과 자동 차단을 기본으로 넣습니다. 운영하면서 비용이 급증하면 운영자가 즉시 알 수 있습니다.

어떤 모델을 쓰는 게 좋은가요?

비즈니스 요구에 따라 다릅니다. 정확도가 중요하면 Claude Opus / GPT-4, 속도·비용이 중요하면 Claude Haiku / GPT-4-mini를 씁니다. 프로젝트 초기에 두세 모델을 비교 테스트한 후 결정합니다.