DockYard · AI 솔루션
생성형 AI와 자동화를 제품에 붙입니다
모델 선택보다 먼저 정할 것이 있습니다. 어떤 문서를 근거로 쓸지, 어느 지점에서 사람이 확인할지, 잘못된 응답을 어떻게 기록할지입니다. DockYard는 RAG 검색, AI 에이전트, LLM 파인튜닝, 워크플로 자동화를 기존 제품과 업무 환경 위에 올립니다.
AI 도입에서 실제로 어려운 부분
모델을 고르는 일은 대개 가장 쉬운 단계입니다. 그 뒤에 오는 결정들이 품질을 좌우합니다. 검색 대상 문서를 어디까지 열어둘지, 어떤 응답은 사람이 반드시 확인하도록 막을지, 잘못된 출력을 어떤 형식으로 남겨 다음 개선에 쓸지. 이 세 가지가 정해지지 않으면 데모는 그럴듯해도 운영 단계에서 흔들립니다. DockYard는 이 지점부터 함께 정리하고, 생성형 AI와 AI 에이전트, RAG 검색, 워크플로 자동화를 기존 제품 구조 위에 얹습니다.
웹 개발, 모바일 앱 개발, 소프트웨어 개발로 이미 운영 중인 서비스가 있다면 그 데이터베이스와 권한 체계에서 시작합니다. AI 기능만 따로 떼어내 붙이면 문제가 생겼을 때 되돌리기 쉽습니다.
검색 · 생성 · 에이전트 · 자동화
대부분의 프로젝트는 이 네 형태 중 두 가지 이상을 함께 씁니다.
문서 정리가 절반
오래된 문서가 섞이면 그대로 잘못된 답이 나옵니다. 검색 대상을 먼저 정리합니다.
작게 검증하고 넓히기
가장 규칙이 명확한 업무 하나로 결과를 확인한 뒤 범위를 늘립니다.
AI 기능은 대개 네 가지 형태로 나뉩니다
어떤 형태가 필요한지는 기술이 아니라 업무가 정합니다. 아래 네 갈래를 기준으로 지금 하려는 일이 어디에 속하는지 먼저 맞춰봅니다.
검색
사내 문서나 제품 도움말에서 답을 찾아 보여줍니다. 사람이 매번 검색하고 읽던 시간을 줄이는 가장 확실한 시작점입니다.
생성
초안 작성, 요약, 분류처럼 사람이 하던 텍스트 작업을 줄입니다. 결과를 그대로 쓰기보다 편집 출발점으로 쓰는 편이 안전합니다.
에이전트
여러 단계를 거쳐야 하는 업무를 정해진 순서로 처리합니다. 중간에 예외가 생겼을 때 누가 개입할지 정해두는 것이 핵심입니다.
자동화
정형 데이터를 옮기거나 조건에 따라 다음 단계를 실행합니다. 눈에 잘 띄지 않지만 반복 업무를 가장 크게 줄이는 형태입니다.
답변과 함께 어떤 문서를 참고했는지 표시할 수 있어, 확인이 필요한 업무에 맞습니다.
RAG 검색: 답의 근거를 남기는 방식
RAG는 모델이 기억한 지식 대신, 지정된 문서에서 관련 내용을 찾아 답변에 활용하는 구조입니다. 모델을 다시 학습시키지 않아도 문서를 갱신하면 답이 따라 바뀝니다.
대신 문서 품질과 정리 상태가 결과를 크게 좌우합니다. 오래된 버전이 섞여 있으면 그대로 잘못된 답이 나옵니다. DockYard는 검색 대상 문서를 먼저 정리하고, 갱신 주기와 접근 권한을 함께 설계합니다. 문서마다 담당과 최신 기준일이 붙어 있지 않으면 검색 품질은 오래 유지되지 않습니다.
AI 에이전트: 여러 단계를 이어서 처리
에이전트는 한 번의 질문에 답하는 수준을 넘어, 정해진 절차를 순서대로 실행합니다. 문의를 분류하고, 담당자를 지정하고, 필요한 정보를 채워 넣는 흐름이 대표적입니다.
문제는 중간에 예외가 생겼을 때입니다. 자동으로 처리하다가 되돌리기 어려운 작업에는 사람 확인 단계를 반드시 넣습니다. DockYard는 어느 단계에서 사람이 개입해야 하는지를 구현 전에 먼저 정합니다.
LLM 파인튜닝: 언제 필요한가
파인튜닝은 항상 필요한 작업이 아닙니다. 검색으로 해결되는 문제를 파인튜닝으로 풀려고 하면 비용과 시간이 더 듭니다. 반대로 회사 특유의 표현 방식이나 반복되는 출력 형식을 맞춰야 할 때는 효과적입니다. DockYard는 검색과 프롬프트 조정으로 먼저 시도하고, 그것으로 부족할 때 파인튜닝을 검토합니다. 데이터 준비와 평가 기준을 함께 정한 뒤 진행합니다.
자동 처리 구간과 사람이 확인하는 구간을 처음부터 나눠 그립니다. 되돌리기 어려운 작업일수록 앞단에서 멈춥니다.
워크플로 자동화
반복 업무를 줄이는 일은 눈에 잘 띄지 않지만 효과가 큽니다. 문서 분류, 데이터 입력, 알림 발송, 보고서 생성처럼 규칙이 정해진 작업이 대상입니다. DockYard는 먼저 지금 그 일을 누가 어떤 순서로 하는지 확인합니다. 그다음 자동화할 부분과 사람이 계속 맡을 부분을 나눕니다. 실패했을 때 알림이 가고 다시 시도할 수 있는 구조를 함께 넣어야, 자동화가 조용히 멈춰 있는 상태를 피할 수 있습니다.
품질을 확인하는 방법
AI 기능은 한 번 테스트하고 끝내면 안 됩니다. 답변이 정확한지, 근거가 맞는지, 처리 시간이 허용 범위 안인지를 반복해서 확인해야 합니다. DockYard는 대표 질문 세트와 기대 응답을 미리 정해 두고, 변경이 있을 때마다 같은 기준으로 비교합니다. 잘못된 응답은 기록해서 다음 개선에 반영합니다.
확인 항목
무엇을 보는가
문제가 생겼을 때
답변의 정확도
미리 정한 대표 질문에 대해 사실과 일치하는지 비교합니다.
프롬프트를 조정하고, 검색 문서가 원인인지 다시 확인합니다.
근거의 적합성
표시된 참고 문서가 실제로 답의 내용과 맞는지 봅니다.
문서 갱신 주기와 접근 권한 설정을 다시 점검합니다.
응답 처리 시간
사용자가 업무 중 기다릴 수 있는 범위 안에 있는지 확인합니다.
호출 횟수와 응답 길이를 조정하고, 필요하면 캐싱을 넣습니다.
데이터 준비와 권한
AI 품질의 상당 부분은 데이터에서 결정됩니다. 문서가 흩어져 있거나, 오래된 버전이 섞여 있거나, 접근 권한이 정리되지 않았으면 결과도 흔들립니다. DockYard는 검색 대상과 제외 대상을 먼저 나누고, 사용자별로 볼 수 있는 범위를 지정합니다.
개인정보가 포함된 문서는 별도로 분류해 처리 방식을 정합니다. 계약 문서, 인사 기록, 고객 문의 로그처럼 성격이 다른 자료를 한 통에 넣으면 검색 결과가 섞이고 권한 관리도 어려워집니다. 어떤 문서는 AI가 읽게 하고, 어떤 문서는 답변에 인용만 하게 하고, 어떤 문서는 아예 대상에서 빼는 세 가지 구분을 먼저 만듭니다.
비용과 운영
AI 기능은 사용량에 따라 비용이 달라지는 경우가 많습니다. 응답 길이, 호출 횟수, 모델 선택이 모두 영향을 줍니다.
DockYard는 초기 설계에서 예상 사용량을 가늠하고, 필요하면 캐싱이나 요청 제한을 함께 넣습니다. 운영 단계에서는 실제 사용 패턴을 보며 조정합니다. 비용이 급증하는 원인은 대개 설계 문제가 아니라 특정 화면 한 곳의 반복 호출입니다. 그래서 배포 뒤에도 어디서 호출이 몰리는지 계속 봅니다.
어떤 프로젝트부터 시작할까
처음부터 크게 시작할 필요는 없습니다. 가장 반복적이고 규칙이 명확한 업무 하나를 골라 검증하는 편이 낫습니다. 결과가 확인되면 범위를 넓힙니다.
문의 페이지에서 현재 업무 흐름과 다루는 문서 종류를 알려주시면 적합한 시작점을 함께 정리합니다. 이미 운영 중인 웹 서비스나 모바일 앱이 있다면 그 구조를 기준으로 어디에 AI를 붙일지 함께 봅니다.
DockYard
18 Shipyard Dr #2a, Hingham, MA 02043, USA
월요일–금요일: 오전 9:00 – 오후 6:00
상담은 문의 페이지에서 접수합니다. 현재 업무 흐름과 다루는 문서 종류를 알려주시면 시작 범위를 함께 정리합니다.
자주 나오는 질문
도입 검토 단계에서 가장 자주 나오는 세 가지를 정리했습니다. 여기에 없는 상황은 문의 페이지에서 편하게 물어보셔도 됩니다.
RAG와 파인튜닝 중 무엇을 먼저 해야 하나요?
대부분의 경우 RAG 검색을 먼저 시도합니다. 검색과 프롬프트 조정으로 부족할 때 파인튜닝을 검토하는 편이 비용과 시간 면에서 유리합니다. 검색으로 되는 일을 파인튜닝으로 풀면 데이터 준비와 재학습 비용이 계속 따라붙습니다.
AI가 잘못된 답을 하면 어떻게 하나요?
답변과 함께 참고한 문서를 표시하고, 확인이 필요한 영역은 사람 검토 단계를 넣습니다. 잘못된 응답은 기록해 다음 개선에 반영합니다. 어떤 답이 문제였는지 남지 않으면 다음 배포에서 같은 실수를 반복하게 됩니다.
기존 서비스가 멈추지 않게 할 수 있나요?
네. AI 기능을 별도 서비스로 분리해 붙이면, 문제가 생겼을 때 해당 기능만 중단하고 기존 서비스는 그대로 운영할 수 있습니다. 기존 데이터베이스와 권한 체계는 손대지 않고, AI가 접근할 수 있는 범위만 따로 정의합니다.
AI 솔루션 도입 범위를 함께 정리합니다
정확히 무엇을 자동화하고 어디서 사람이 확인할지, 어떤 문서를 검색 대상으로 삼을지부터 정합니다. DockYard는 웹 개발, 모바일 앱 개발, 소프트웨어 개발과 같은 팀이 AI 기능을 같은 방식으로 다룹니다.