관리 콘솔
메뉴 여섯 개로 AI 운영 전체를 다룹니다
Ⅰ · 폐쇄망 · 온프레미스 AI 통합운영플랫폼
우리 데이터로, 우리 서버 안에서, 어떤 AI 모델이든. 자연어로 지시하면 AI 에이전트가 만들어지고, 만든 에이전트와 사내 지식을 프리셋 하나로 묶어 현업에 바로 배포합니다.
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1. Model
세계 주요 클라우드 모델과 국산 모델, 사내 서버의 로컬 모델을 단일 경로로 통합합니다. 목록에서 골라 「+ 추가」 하면 포털 · 프리셋 · 빌더에 바로 나타납니다.
Model › PreSets
업무에 맞는 모델과 지시문에, 만들어 둔 지식과 에이전트를 체크해 하나의 프리셋으로 묶습니다. 임직원은 AI 포털에서 프리셋을 고르기만 하면 됩니다.
AI(LLM) 기능을 확장하고, 의도대로 동작시킵니다.
2. RAG
문서를 올리면 검색 가능한 지식 컬렉션이 되고, 그 지식은 프리셋과 에이전트 어디서든 재사용됩니다.
3. Agent Builder
만들고 싶은 에이전트를 자연어로 설명하면 AI가 노드 흐름을 설계해 캔버스에 그려 줍니다. 사람은 확인하고 저장만 하면 됩니다. 폐쇄망 안에서 만들고, 폐쇄망 안에서 돌아갑니다.
「✨ AI 에이전트 생성」에 원하는 일을 자연어로 적거나 🎙 음성으로 입력합니다.
왼쪽 한 문장으로 설계된 에이전트를 그대로 실행한 화면입니다. 나라장터 공고 435건 조회 → 핵심 요약 → Word 파일 생성까지 단계마다 소요 시간과 결과가 남습니다. 고칠 곳은 드래그앤드롭이나 자연어로 다시 지시합니다.
저장하면 버전이 남고, 클릭 몇 번으로 원하는 채널에 배포됩니다. 여러 채널을 동시에 켤 수 있습니다.
TTS(음성 합성) · STT(받아쓰기) · OCR · Telegram · LLM · RAG 검색 · 조건 분기 · 병렬 실행 · 사용자 입력 대기 · HTTP · 코드 실행 · 문서 파일 · 도식 · DB 조회 · 나라장터 · 서브에이전트 · MCP 호출
조직 고유 업무에 맞는 노드를 만들어 팔레트에 추가하고, 기존 노드의 동작을 업무에 맞게 커스터마이징합니다.
로컬 모델만으로 동작하는 에이전트를 만들 수 있어, 외부 인터넷이 끊긴 망에서도 설계부터 실행까지 완결됩니다.
실행 이력 · 버전 비교 · 되돌리기 · 예약 실행 · 권한별 공유(열람 < 실행 < 편집 < 소유)로 만들고 끝나는 데모가 아니라 운영되는 에이전트.
4. Fine Tuning
학습 데이터 만들기부터 모델 등록까지 한 화면의 탭을 따라가면 됩니다. 만든 모델은 Model 메뉴의 내부 모델로 등록되어 프리셋과 에이전트에서 바로 씁니다.
5. Usage · 6. Billing
질의 건수 · 사용자 · 토큰 · 응답 시간 추이와, 모델 · 사용자 · 팀별 비용을 기간별로 봅니다. 부서별 예산 통제와 모델 교체 판단의 근거가 됩니다.
화면의 수치는 공개용으로 가렸습니다.
Product Family
각 플랫폼은 LQP의 모델 게이트웨이 · 지식 · 에이전트 · 인증을 그대로 공유합니다. 필요한 것만 추가로 도입하고, 운영은 한 체계로 합니다.
도입 효과
데이터가 외부 클라우드로 나가지 않는 구조 — 반출 심사 · 규제 대응 부담 해소
모델 교체가 설정 변경 수준 — 가격 인상 · 정책 변경 리스크 차단
난이도별 모델 라우팅과 과금 가시화로 부서별 비용 통제
요약 · 회의록 · 보고서 · 알림 같은 반복 업무를 현업이 직접 자동화
흩어진 문서 · 규정 · 노하우가 검색되는 지식으로 축적
버전 이력 · 권한 통제 · 자동 검증으로 방치되지 않는 AI
전 임직원 대화형 AI + 사내 지식
부서별 업무 자동화 에이전트 제작 · 배포
사내 파인튜닝 모델 + 지식 관계 고도화
평가 · 모니터링 기반 품질 관리
귀사 환경(폐쇄망 · 모델 · 데이터)에 맞춘 구성과 도입 계획을 제안해 드립니다.