판단 전용 AI 모델 제브로 LLM 대비 지연·비용을 줄이는 법
판단 전용 AI 모델 제브(Jev)를 13분 영상으로 정리했습니다. LLM이 판단에서 막히는 이유, 제브의 입출력 구조, 속도 수치를 읽는 법을 캡처 9장과 함께 차례로 살펴보고 도입 전에 확인할 기준까지 가져가세요.
LLM 작동 원리, 8분 동영상으로 보는 AI 개념 이해
LLM 작동 원리를 3Blue1Brown 한국어 채널의 8분 영상으로 정리했습니다. 다음 단어 예측과 확률 분포, 사전 훈련과 RLHF, 트랜스포머와 어텐션을 캡처 9장으로 설명하고 AX 도입 판단에 반영할 기준을 덧붙였습니다.
LiteLLM Proxy로 AI Agent LLM Gateway 구축 – 백서 다운로드
AI 에이전트 운영의 병목은 모델이 아니라 모델로 가는 길목입니다. 흩어진 LLM 호출 경로를 LiteLLM Proxy 한 곳으로 모으고 키 분리와 지표 수집을 다음 단계로 정하는 기준을 98쪽 백서로 정리했습니다.
Jev (판단 전용 AI 모델) 입문 – 발표자료 다운로드
Jev는 글을 쓰지 않고 선택지 안의 결정과 확률만 돌려주는 판단 전용 AI 모델이다. 세 가지 질문 유형과 독립 평가 결과, 약점과 오픈소스 대안을 78쪽 발표자료로 정리했다.
LLM 도입이 실패하는 이유는 GPU가 부족해서가 아니다
LLM은 구글의 2017년 Transformer 논문에서 출발해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 대규모 언어 모델입니다.
멀티 에이전트 시스템 설계 — 협업 패턴과 도입 전 알아야 할 실패 모드
멀티 에이전트 시스템은 각자 독립된 판단 루프를 가진 에이전트 여러 개가 공동의 목표를 향해 협업하는 아키텍처입니다.
LLM 기반 AIOPS — 장애 대응을 바꾸는 7가지 기능과 도입 기준
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations, 인공지능을 활용한 IT 운영)는 2016년 가트너(Gartner)가 제창한 개념입니다.
APM 기반 AIOps 장애 분석 데모 — 알람에서 원인과 조치까지
아래 영상이 이 글에서 짚는 네 구간을 실제 운영 화면으로 담은 2편 전체입니다.
Agentic AI(에이전틱 AI)란 무엇인가 — 생성형 AI의 다음 단계
Agentic AI는 특정 제품이 아니라, AI가 얼마나 자율적으로 판단하고 행동하는지를 가리키는 속성이자 패러다임입니다.
RAG란 무엇인가 — 파이프라인 해부와 도입 체크리스트
RAG는 외부 지식 저장소에서 질문과 관련된 문서를 검색해, 그 내용을 근거로 LLM이 답변을 생성(generation)하게 하는 기법입니다.
생성형 AI 진화 4단계 — LLM에서 Agentic까지
이 도입 파트는 총 14장으로 구성되며, 개념 이해에서 아키텍처, 도입 과제, 배경 기술까지 네 흐름으로 나눠 볼 수 있습니다.
생성형 AI와 판별형 AI — 원리 차이와 선택 기준
두 계열의 차이는 한 문장으로 요약됩니다.
AX vs DX — 디지털 전환과 AI 전환, 무엇이 다른가
DX는 종이·수작업·단절된 시스템으로 돌아가던 업무를 디지털 프로세스와 데이터 기반으로 바꾸는 전환입니다.
AI Agent와 챗봇의 차이 — 5가지 기준 비교
챗봇(Chatbot)은 입력된 질문에 대해 미리 준비된 방식으로 답변을 돌려주는 대화형 소프트웨어입니다.
LLM이란 무엇인가 — 원리부터 기업 도입 판단까지
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습되어 언어를 이해하고 생성하는 딥러닝 모델입니다.
AI Agent란 무엇인가 — 정의, 구조, 기업 도입 기준
AI 에이전트(AI Agent)는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 두뇌로 삼아, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고(Planning) 외부 도구를 호출해(Tool Use) 여러 단계를 실행하는 소프트웨어 시스템입니다.
엔터프라이즈 AI란 무엇인가 — 아직도 Prompt? 이제는 AI Agent 시대
AI 도입은 이미 실험 단계를 지났습니다.
AI Agent를 위한 LLM 게이트웨이 — LiteLLM 도입 가이드
여러 팀이 각자 다른 대형언어모델(LLM)을 직접 호출하기 시작하면 플랫폼 담당자의 부담이 빠르게 늘어납니다.
공공기관 AI, 왜 온프레미스여야 하는가 — 공공 AI 플랫폼 도입 가이드
SaaS를 쓸 수 없는 이유: SaaS와 온프레미스의 데이터 경로를 7단계와 3단계로 비교하고, 개보법·국정원·N²SF·EU AI Act의 4중 통제선이 어떻게 SaaS를 동시에 차단하는지 짚습니다.
2026 공공 AI 박람회 – MSAP.ai 부스에 방문해주셔서 감사합니다
Blog,공지사항 [웨비나] 클라우드 네이티브 전환과 MSA 구현 전략 - MSAP.ai 런칭 기념 부스 현장 분위기와 방문하지 못한 분들도 보실 수 있는 AI 기반 모니터링 데모 영상을 제공합니다. [...]
2026 공공 AI 박람회 참가 안내 – AI 도입의 해답, MSAP.ai를 만나보세요.
Blog,공지사항 [웨비나] 클라우드 네이티브 전환과 MSA 구현 전략 - MSAP.ai 런칭 기념 디지털 정부 혁신과 공공 AI 미래 전략을 함께 공유하는 자리로 AI 솔루션 전문기업들을 만나보세요. [...]
Flowise 엔터프라이즈 도입 4단계 — 자동화 대상 선정부터 보안·ROI 측정까지
대규모 조직이 AI 기반 자동화 시스템을 도입할 때 가장 먼저 마주하는 현실은 PoC(개념 검증) 이후 실제 서비스로의 확산이 쉽지 않다는 점입니다.
AI Agent 파이프라인을 한 파일로 — Flowise LLM 오케스트레이션 도입
최근 기업과 기관에서는 AI·LLM 기반 업무 자동화와 데이터 파이프라인, 챗봇 및 RAG 서비스의 도입이 필수가 되었습니다.
AI Agent 오케스트레이션 실무 가이드 — Paperclip 도입 전략
최근 AI 기술 발전과 함께 조직 내 자동화 요구가 폭발적으로 증가하면서, 단일 AI 에이전트의 한계를 넘어 여러 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템 도입이 급부상하고 있습니다.
Claude Code 기업 도입 3단계 — PoC·파일럿·전사 확산 전략
최근 IT 조직들은 코드 품질 향상과 개발 생산성 증대, 그리고 반복 업무의 자동화라는 목표를 달성하기 위해 AI 코딩 도구 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다.
AI Agent 도입 로드맵 — 사전 준비부터 단계별 적용·비용 변화까지
최근 IT 조직은 단일 대형 언어 모델(LLM)의 한계를 절감하며, 복잡한 비즈니스 과제와 반복적인 업무 자동화에 대한 요구가 높아지고 있습니다.
AI로 쿠버네티스 시크릿 조회, 질문 한 줄로 끝내는 법
쿠버네티스(Kubernetes)를 운영하다 보면 시크릿(Secret) 한 줄을 확인하기 위해 의외로 많은 시간을 씁니다.
Python AI 프레임워크 비교 — Streamlit·Gradio·Dash
최근 AI 및 데이터 애플리케이션 개발 현장에서는 조직 내 Python 인력만으로 신속하게 대화형 챗봇, 데이터 대시보드, AI 기반 업무 자동화 앱을 구현해야 하는 수요가 급증하고 있습니다.
Agentic UX 실무 도입 가이드 — AI Agent와 마크다운 자동화
최근 엔터프라이즈 조직에서는 사용자 경험(UX)의 효율성과 경쟁력 강화, 그리고 유지보수 비용의 지속적인 절감이 중요한 과제로 부각되고 있습니다.
AINP(AI Native Platform) 도입 효과와 핵심 기능 — 브로슈어 다운로드
도입 조건·구성·가격 등 궁금한 점을 직접 문의하세요.
공공·금융 IT 운영 비용 절감 — AIOps와 자동화 도입 로드맵
공공기관, 금융권, 대규모 엔터프라이즈 조직이 Web Application Server(WAS)와 Application Performance Monitoring(APM) 도입을 고민할 때, 단순히 기술 라이선스를 구매하는 수준을 넘어서 운영 복잡성, 비용 구조, 장애 대응력 등 실질적 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다.
