온프레미스
사내 또는 지정 데이터센터에 모델을 둡니다. 네트워크 분리·반출 금지 정책이 강한 조직에 맞습니다.
AI 솔루션
AI 솔루션
프라이빗 LLM
데이터가 밖으로 나가지 않는 환경에서. 온프레·VPC·전용 인스턴스로 경계와 운영을 함께 설계합니다.
모델보다 먼저, 데이터 경계
프라이빗 LLM은 “큰 모델을 사내에 두는 것”만이 아닙니다. 어디에 추론이 일어나는지, 문서가 어디에 저장되는지, 누가 무엇을 볼 수 있는지를 한 그림으로 그립니다. 규제·보안·계약 때문에 퍼블릭 API만으로는 어려운 조직에, 규모에 맞는 현실적인 구성을 제안합니다.
- 데이터 반출 정책에 맞는 아키텍처(온프레·VPC·전용망)
- 오픈소스·상용 모델·파인튜닝 범위의 현실적 로드맵
- RAG: 문서 저장소·임베딩·권한·갱신 파이프라인
- 감사·로그·버전·롤백 등 운영 체크리스트
- 동시 사용자·지연·비용에 맞는 하드웨어·양자화 선택
이렇게 구성합니다
보안 요구와 운영 역량에 따라 배치 방식을 고르고, 지식 파이프라인까지 한 세트로 잡습니다.
전용 VPC · 프라이빗 클라우드
클라우드를 쓰되 테넌트·망을 분리합니다. 운영 부담과 보안 요구의 중간 지점을 잡습니다.
RAG · 지식 파이프라인
문서·권한·임베딩·갱신 주기를 함께 설계해, 모델만 두지 않고 “쓸 수 있는 지식”까지 만듭니다.
왜 일손AI인가
화려한 스펙보다 유지 가능한 설계
도입 후 누가 보고, 누가 고치고, 언제 롤백하는지가 더 중요합니다.
데이터 경계부터
어디에 두면 안 되는지부터 정리합니다. 퍼블릭 API로 충분한지, 전용 환경이 필요한지 먼저 가릅니다.
규모에 맞는 구성
거대 모델을 무조건 들이지 않습니다. 동시 사용자·지연·예산에 맞는 모델·양자화·하드웨어를 제안합니다.
운영 가능한 형태
배포만이 아니라 로그·감사·버전·롤백·지식 갱신까지, 담당자가 유지할 수 있는 체크리스트를 남깁니다.
이렇게 진행합니다
제약 정리 → PoC → 구성 → 운영. 단계마다 범위를 과하게 잡지 않습니다.
-
01
요구·제약 정리
보안 등급, 데이터 위치, 예산, 동시 사용자, 허용 지연을 기준으로 옵션을 좁힙니다.
-
02
PoC · 품질 측정
소량 문서·핵심 시나리오로 응답 품질·지연·비용을 측정해 방향을 확정합니다.
-
03
아키텍처·모델 선정
온프레/VPC, GPU·CPU, 오픈소스·상용, 파인튜닝 범위를 현실적으로 조합합니다.
-
04
RAG·권한 연동
문서 저장소·임베딩·접근 제어를 붙이고, 역할별 열람 범위를 맞춥니다.
-
05
배포·감사 로그
게이트웨이·모니터링·감사 로그를 켜고, 장애·롤백 절차를 정합니다.
-
06
운영·업데이트
모델·지식베이스 갱신 주기와 인수인계 문서를 남겨 자체 운영으로 넘깁니다.
도입 전에 함께 보는 기준
프라이빗이 필요한지, 퍼블릭으로 충분한지부터 같이 가릅니다.
잘 맞는 경우
- 개인정보·영업비밀·내부 문서가 퍼블릭 API로 나가면 안 되는 조직
- 규제·계약·감사 때문에 데이터 위치와 로그를 증명해야 하는 경우
- 사내 지식 검색·초안 작성 등 반복 업무에 LLM이 필요한 경우
다시 생각해 볼 경우
- 보안 제약이 거의 없고, 퍼블릭 API만으로도 충분한 경우
- 운영 인력·예산 없이 대규모 GPU 클러스터부터 도입하려는 경우
- 기초 문서·권한이 정리되지 않은 채 모델만 들여오려는 경우
데이터 경계를 먼저 그려 볼까요?
보안 등급·데이터 위치·예상 사용량을 알려 주시면, PoC 범위부터 제안드립니다.