기업 AI 구축 / 기업 AI 솔루션
파운데이션 모델 API 활용 + MCP 기반 통합 + 안정적인 프롬프트 설계
GPT-4o, Deepseek-V2, Grok 등 다양한 모델을 MCP(Model Context Protocol) 로 래핑해 둡니다. 덕분에 모델이 바뀌어도 코드 수정 범위가 작고, 별도 파인튜닝이나 서버 운영 비용을 줄일 수 있습니다.
Retrieval/Reasoning/Action 역할을 맡은 에이전트들을 A2A 방식으로 연결해 반복 업무를 자동화합니다. 필요한 경우 사내 API나 외부 SaaS 호출도 같은 흐름 안에서 처리합니다.
RAG(Vector 검색 + LLM), Function/Tool Call을 함께 사용해 내부 문서와 최신 외부 정보를 대화 맥락에 주입합니다. 잘못된 답변을 줄이고, 항상 최신 데이터를 반영합니다.
시스템/사용자 지시어를 분리하고 예시를 최소화하여 토큰 사용을 줄입니다. 품질을 유지하면서도 호출 비용을 낮출 수 있습니다.
자체 구축
Hugging Face 또는 최신 SOTA 모델 활용
기업의 도메인 특성에 맞는 모델과 데이터셋을 면밀히 검토·적용하여, 맞춤형 AI 솔루션을 구현합니다.
온디바이스 AI
경량화 모델 및 라이브러리 활용
Hugging Face의 경량화 라이브러리 등을 통해 디바이스에서 실시간으로 모델이 동작하도록 구성하고, 네트워크 의존도를 최소화합니다.
경량화 모델을 활용해 디바이스 자원 사용과 배터리 소모를 줄이고, 빠른 응답 속도를 확보하여 언제 어디서나 안정적인 AI 서비스를 제공할 수 있습니다.