본문으로 건너뛰기
Aixo LabAixo Lab

AI 개발

Aixo Lab은 프로덕션 수준의 AI 시스템, LLM 연동, AI 에이전트, RAG 플랫폼, 워크플로우 자동화, 지능형 업무 소프트웨어를 설계하고 구축합니다.

  • OpenAI
  • Claude
  • RAG
  • AI 에이전트
  • 프롬프트 엔지니어링
예상 소요 기간
일반적으로 프로덕션 RAG 또는 단일 에이전트 시스템은 6~10주, 다중 시스템 연동은 범위에 따라 더 소요
플랫폼
클라우드 · 온프레미스 · 하이브리드
기술 스택
OpenAI · Claude · LangChain · Python
개요

저희의 접근 방식

Aixo Lab은 프로덕션 수준의 AI 시스템, LLM 연동, AI 에이전트, RAG 플랫폼, 워크플로우 자동화, 지능형 업무 소프트웨어를 설계하고 구축합니다.

  • 프로덕션 AI

    비즈니스 워크플로우에 실제로 통합된 AI 시스템입니다 — 출시되지 않는 챗봇 데모가 아닙니다.

  • LLM 아키텍처

    모델 선택, 오케스트레이션, 검색 전략을 구현 전에 설계합니다.

  • 확장 가능한 배포

    출시 시점부터 모니터링, 평가, 비용 최적화, 지속적 개선을 포함합니다.

포함 서비스

모든 것을 한 곳에서

설계부터 장기 지원까지, 이 프로젝트에 포함된 모든 것입니다 — 하나의 팀, 하나의 시스템.

LLM 통합

OpenAI, Claude, Gemini 등 원하는 모델 제공사를 기존 제품과 내부 도구에 연동합니다.

AI 에이전트

단순히 하나의 질문에 답하는 것이 아니라, 계획을 세우고 도구를 호출하며 여러 단계의 작업을 완료하는 자율 에이전트입니다.

검색 증강 생성(RAG)

모델의 답변을 귀사의 문서와 데이터에 근거하게 하여, 환각이 아닌 정확한 답변을 제공합니다.

프롬프트 엔지니어링

일회성 텍스트가 아니라 프로덕션 코드처럼 구조화되고 테스트되며 버전 관리되는 프롬프트입니다.

워크플로우 자동화

수동으로 반복되는 프로세스를 실제 시스템에서 동작을 실행하는 AI 기반 파이프라인으로 대체합니다.

사내 AI 어시스턴트

귀사 팀을 위한 맞춤형 어시스턴트 — 고객지원, 영업, 운영 — 사내 지식을 학습합니다.

문서 인텔리전스

계약서, 양식, 비정형 문서에서 정보를 추출, 분류, 요약합니다.

벡터 데이터베이스

빠르고 정확한 시맨틱 검색을 위해 데이터를 임베딩하고 인덱싱합니다.

모델 평가

모든 변경 전후로 실제 시나리오에 대한 모델 출력을 체계적으로 테스트합니다.

파인튜닝 전략

파인튜닝이 프롬프팅이나 검색보다 나은 선택인지 판단하고, 필요할 때 올바르게 구현합니다.

모니터링

AI 기능이 운영되면 비용, 지연 시간, 출력 품질을 실시간으로 파악합니다.

AI 유지보수

제공사와 요구사항이 변화함에 따라 프롬프트 업데이트, 모델 마이그레이션, 성능 튜닝을 지속합니다.
Aixo Lab을 선택하는 이유

기업들이 Aixo Lab을 선택하는 이유

  1. AI 아키텍처 우선

    모델 선택, 검색 전략, 시스템 경계를 첫 프롬프트를 작성하기 전에 설계합니다 — 기존 제품에 나중에 덧붙이는 방식이 아닙니다.

  2. 프로덕션 안정성

    AI 기능은 처음부터 폴백, 평가, 모니터링을 갖추고 구축되어, 모델 오류가 고객에게 노출되는 장애로 이어지지 않습니다.

  3. 벤더 독립성

    특정 모델 제공사에 종속되지 않도록 설계합니다 — OpenAI에서 Claude나 Gemini로 전환하는 것은 재작성이 아니라 설정 변경만으로 가능합니다.

  4. 보안 중심 설계

    프롬프트 인젝션 방어, 데이터 격리, 접근 제어는 보안 검토 후 덧붙이는 패치가 아니라 아키텍처의 일부입니다.

기술 스택

검증된 최신 기술 스택으로 구축

여기 있는 모든 기술은 기본값이 아니라 신중한 선택입니다.

OpenAI

범용 추론, 생성, 함수 호출을 위한 GPT 모델.

Claude

더 긴 컨텍스트 추론과 신중하고 구조화된 출력을 위한 Anthropic의 모델.

Gemini

이미지나 영상에 대한 네이티브 이해가 필요한 프로젝트에 유용한 Google의 멀티모달 모델.

LangChain

LLM 호출, 도구, 메모리를 체계적인 에이전트나 파이프라인으로 연결하는 프레임워크.

LlamaIndex

LLM을 귀사의 문서 및 구조화된 데이터 소스와 연결하는 데이터 프레임워크.

Pinecone

대규모 프로덕션 시맨틱 검색을 위한 매니지드 벡터 데이터베이스.

Qdrant

데이터 레지던시 요구사항이 있을 때 자체 호스팅하는 오픈소스 벡터 데이터베이스.

PostgreSQL

주요 관계형 데이터베이스로, 소규모 검색에는 종종 pgvector와 함께 사용됩니다.

Node.js

AI 기능을 제품의 나머지 부분과 연결하는 API와 서비스를 위한 런타임.

Python

모델 오케스트레이션, 평가, 데이터 파이프라인을 위한 기본 언어.

FastAPI

AI 서비스가 동작하는 내부 API를 구축하기 위한 Python 프레임워크.

Docker

AI 서비스를 컨테이너화하여 환경 전반에서 동일하게 배포합니다.

AWS

AI 워크로드의 호스팅, 스토리지, 확장을 위한 클라우드 인프라.

Azure OpenAI

Azure 고객이 요구하는 컴플라이언스와 데이터 제어를 갖춘 엔터프라이즈급 OpenAI 접근.

Redis

AI 기반 기능이 부하 상황에서도 빠르게 동작하도록 하는 캐싱 및 세션 저장소.
프로세스

저희가 일하는 방식

첫 아키텍처 결정부터 출시까지, 모든 프로젝트에 동일한 체계적인 프로세스를 적용합니다.

  1. 01
    발견

    비즈니스 문제와 제약 조건을 파악합니다.

    결과물:
    범위와 목표 정의 문서
    고객 참여:
    초기 워크숍 참여
  2. 02
    제품 정의

    문제를 구체적인 제품 요구사항으로 전환합니다.

    결과물:
    기능 명세 및 우선순위
    고객 참여:
    요구사항 검토
  3. 03
    UX/UI 디자인

    개발 전에 사용자 흐름과 인터페이스를 설계합니다.

    결과물:
    와이어프레임 및 디자인 시스템
    고객 참여:
    디자인 피드백
  4. 04
    기술 아키텍처

    시스템 구조, 데이터 흐름, 기술 스택을 정의합니다.

    결과물:
    아키텍처 문서
    고객 참여:
    기술 검토(선택)
  5. 05
    반복 개발

    짧은 주기로 진행 상황이 보이는 방식으로 개발합니다.

    결과물:
    정기적으로 배포되는 작동 버전
    고객 참여:
    스프린트 리뷰 참여
  6. 06
    품질 검증

    출시 전 기능, 성능, 보안을 검증합니다.

    결과물:
    테스트 결과 및 수정 사항
    고객 참여:
    승인
  7. 07
    출시

    롤백 계획과 함께 운영 환경에 배포합니다.

    결과물:
    운영 환경에 배포된 제품
    고객 참여:
    출시 승인
  8. 08
    지속적 개선

    출시 이후 모니터링, 유지보수, 개선을 진행합니다.

    결과물:
    유지보수 및 개선 로드맵
    고객 참여:
    정기 점검 미팅
자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

대표 솔루션

실제로 구축하면 이런 모습입니다

여기에 적용 가능한 대표 솔루션 컬렉션의 레퍼런스 아키텍처입니다.

유사한 프로젝트 상담하기

프로젝트를 시작할 준비가 되셨나요?

무엇을 만들고 계신지 알려주시면, 저희가 적합한 파트너인지 솔직하게 말씀드리겠습니다.

영업 압박 없이, 직접적인 기술 상담만 진행합니다.