이 솔루션의 상세 도입 과정에 대한 자료를 받아보고 싶으시다면 이 링크를 통해 양식을 제출해주세요. 솔루션 도입 과정 PDF 파일을 다운로드 받으실 수 있습니다.

최근 많은 기업들이 LLM(대규모 언어 모델) 도입을 적극 검토하고 있습니다. 사내 문서 검색·교육용 챗봇, 외부 시장 트렌드 분석, 고객 상담 자동화, 재무 건전성 확보 등을 목표로, AI 인프라를 구축하고 LLM을 활용하려는 움직임이 활발합니다.

그러나 급변하는 외부 환경(가격 변동, SNS 트렌드, 규제·공시 발표 등)에서 방대한 데이터를 어떻게 수집·정제·분석하여 실시간 의사결정에 활용할지는 여전히 큰 과제입니다. 사내 문서와 외부 정보를 합쳐 맞춤형 모델을 운영하기 위해서는, 단순 모델 도입을 넘어 LLMOps라는 전문적 운영·최적화 체계가 필요합니다.

VESSL의 LLMOps로 도입할 수 있는 AI 서비스

직원용(내부 문서 검색·교육) 통합 AI 챗봇

• 내부 보고서, 매뉴얼, 규정 문서를 LLM에 학습해 일관성 있는 답변을 제공
• 특정 제품/서비스 관련 정보, 사내 규정 등을 빠르게 찾고 요약해 업무 효율 극대화

실시간 시장 대응 AI 챗봇

• 급변하는 시장 가격, SNS 트렌드, 경쟁사 발표, 규제 정보 등을 RAG 기반으로 실시간 분석
• 사내 전략팀에 맞춤형 리포트 제공, 알림·트리거 설정으로 자동화된 의사결정 지원

고객 응대 챗봇 및 컨시어지 서비스

• 고객 상담·문의에 대해 LLM이 대응하되, 내부 컴플라이언스와 맞춤형 톤&매너를 유지
• 재무·결제·배송·기술 등 여러 정보 소스를 통합해 일관된 고객 경험 제공

해결 과제 정의

어떻게 하면 다양한 산업 분야(금융, 제조, 헬스케어, 에너지 등)에서 기업이 방대한 정보(사내 문서+외부 데이터)를 실시간으로 처리·분석해 정확한 의사결정을 돕는 LLM 서비스를 구축할 수 있을까요?

복잡한 시장·경쟁사·규제 정보

• 시시각각 업데이트되는 외부 데이터(뉴스, SNS, 공시 등) → 자동으로 수집·정리 필요

사내 문서와 외부 데이터를 동시에 활용

• 내부 정보(전략·재무·영업 자료) + 외부 정보(뉴스·SNS) = 하나의 통합 모델

실시간 업데이트 & 공유

• 새 이슈나 규제·가격 변동 등을 놓치면 리스크 대응이 늦어짐

운용·전략 결정 리서치

• 시장 동향 분석, 내부 보고서 작성, 경영진 의사결정 지원 등에 시간과 인력 많이 소모

솔루션

위의 해결 과제들은 VESSL AI의 LLMOps 플랫폼을 통해 완수하실 수 있습니다. 처음 AI 파이프라인을 구축하는 기업도 손쉽게 내부용 AI 챗봇을 도입하는 과정을 VESSL AI가 함께합니다.

LLMOps 솔루션 개요

VESSL의 LLMOps 솔루션은 아래의 내용을 주안점으로 두고

• 클러스터 관리
  • AI 모델을 구동할 GPU/CPU 자원을 효율적으로 배분·확장
• 학습 및 파인튜닝
  • 사내 문서·외부 데이터(기사, SNS 등)를 활용해 도메인 특화 모델 구축
• 검색 증강(RAG)
  • 질문 시 관련 문서를 검색해 LLM에 함께 제공, 정확도와 맥락 강화
• 모델 버전 관리 및 배포
  • 모델 업데이트 주기를 단축, 테스트 후 안정적으로 배포
• 모델 성능 모니터링 및 최적화
  • 응답 품질, 정확도, 사용량 지표 추적
  • 자동 알림, 롤백 등 운영 편의성 지원

실제 도입 사례

한 비트코인 마이닝 기업은 시장 변화에 따라 채굴 난이도, 트레이딩 전략, 운영 리포트 등 다양한 자료를 수시로 만들어야 합니다. 하지만 분산된 규제·공시 정보, 경쟁사 동향, SNS 트윗 등을 반복적으로 찾아보느라 시간이 많이 소모되고, 해당 자료가 자주 업데이트되어 신속하고 정확한 정보를 한 곳에서 찾기 쉽지 않습니다.

지금까지 LLM(대규모 언어 모델)이나 RAG(검색 증강), 파인튜닝 같은 AI 기술을 직접 도입해본 경험이 없었지만, 내부용 AI 챗봇을 구축해 반복적인 문서 검색과 정보 확인 절차를 대폭 줄이고자 합니다. 이를 통해 업무 효율과 정확도, 그리고 내부 AI 역량 강화를 기대하고 있습니다.

해결하고 싶었던 문제

• 시장 급등락·SNS 트렌드·경쟁사 공시 등을 놓치지 않고 채굴·트레이딩 전략을 업데이트하려 함
• 시시각각 들어오는 정보를 분류·분석해 경영진 보고 및 실시간 알림을 진행하고자 했음

해당 문제를 해결하기 위한 어려움

• 분산된 데이터(X, SEC Filing, 뉴스 기사)와 사내 재무·운용 자료를 함께 분석할 플랫폼이 부재
• LangChain 등 일부 라이브러리를 시도했으나, 실시간 파이프라인 및 대규모 GPU 오케스트레이션에 어려움
• 시장 변동이 빠르니, 짧은 모델 업데이트 주기와 자동 알림 시스템이 필수지만, 전문 AI 엔지니어가 없어 유지보수가 힘듦

VESSL AI의 문제 해결 접근 기법

• VESSL의 Pipeline 기능으로 X·SEC Filing·뉴스 등을 Vector DB에 자동 업데이트
• LLM 챗봇 & 리포트 에이전트가 Vector DB 최신 데이터를 RAG 방식으로 참조
• 중요 공시나 SNS 이슈는 Notification 기능 통해 담당자가 즉각 대응
• 모델 성능 지표·사용 로그를 실시간 대시보드로 모니터링해, 파이프라인 에러 시 알림→롤백

비즈니스 효과 창출 성공

• 시장 변동 시 즉각 파악 가능, 트레이딩·채굴 전략을 실시간으로 수정
• 경쟁사 증권신고서 등 분석에 걸리던 시간 수 주 → 수 일로 단축
• 모델·데이터 파이프라인을 AI 엔지니어 없이도 운영 가능, 조직은 의사결정과 전략 기획에 집중
• 최종적으로 매출 극대화, 비즈니스 리스크 최소화, 디지털 혁신 가속

비즈니스 의사 결정을 위한 Private LLM 적용 프로세스

본 솔루션의 상세 도입 과정과 VESSL 플랫폼에 대한 소개를 받아보시고 싶으시다면, 아래 버튼을 통해 VESSL AI의 영업 전문가과 상담을 시작해보세요.

결론

많은 기업들이 내부 문서와 외부 시장 데이터를 함께 처리해야 의사결정에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. VESSL AI의 LLMOps 솔루션은 Private LLM 구축, 검색 증강(RAG), CI/CD 파이프라인, 버전 관리 등을 통합 제공해, 기업이 대규모 데이터를 안전하고 효율적으로 활용하도록 돕습니다.

결과적으로 운영 비용과 인력 리소스를 절감하면서, 즉각적인 정보 분석과 정확한 의사결정을 가능케 합니다. 이로써 디지털 전환과 비즈니스 가치 극대화를 동시에 실현할 수 있습니다. VESSL I가 대규모 언어 모델의 안정적 운영과 최적화를 위한 최고의 파트너가 되어 드리겠습니다.