자연어 요청을
실제 업무 실행으로.
TSAI는 자연어로 전달된 업무 요청을 등록된 업무 서비스로 연결해 PLAN/STEP 실행계획으로 수행하는 기업용 AI 업무 실행 미들웨어입니다. 기존 업무 시스템·데이터·지식은 그대로 두고, AI가 이를 선택·조합·실행하는 계층을 추가합니다.
Understand → Plan → Execute — 제품 구성 요약 · 실시간 상태 표시 아님
기업 AI의 가치는
실제 업무 실행에서 완성됩니다.
기업은 이미 수많은 업무 시스템과 데이터, 규정을 갖고 있습니다. 빠진 것은 AI를 이 자산과 연결해 업무를 끝까지 수행하는 구조입니다.
기존 방식 — 시스템·화면 중심
- 업무별 시스템과 화면을 각각 조회해야 함
- 운영자가 여러 결과를 직접 비교·종합
- 시스템을 조합하는 업무는 매번 별도 개발
- 매뉴얼·규정은 또 다른 화면에서 확인
- AI는 "답변" 영역에 머무르기 쉬움
TSAI 방식 — 업무·의도 중심
- 자연어로 업무 목적을 한 문장으로 전달
- 등록된 업무 서비스를 AI가 자동 선택
- 필요한 서비스를 동적 실행계획으로 조합
- 업무 데이터 + RAG 지식을 함께 활용
- 실행 결과를 하나의 업무 결과로 통합
AI 모델과 업무 시스템
사이의 실행 계층
TSAI가 기존 업무 도메인 로직을 대체하지 않습니다. 검증된 업무 서비스는 그대로 유지하고, AI가 필요한 서비스를 연결·조합·실행하도록 만듭니다.
AI의 이해·판단을
실제 업무 실행으로 연결
자연어 요청을 업무 서비스로 라우팅하고, 실행계획(PLAN)과 단계(STEP)별 상태를 관리합니다. 실행 중 오류와 시간 초과는 정책과 단계별 상태에 따라 처리합니다.
AI를 통해 사용하는 방식만 바꿉니다.
이해
자연어에서 의도·요청값(구간, 차량번호 등)을 추출
선택
Service Route · Capability 검증으로 업무 서비스 선택
계획
서비스 간 선행·병렬 관계를 반영한 동적 PLAN 수립
실행
PLAN/STEP 단위 실행, 결과·상태 관리
지식
TSRAG가 문서·규정·매뉴얼을 검색해 업무 맥락에 결합
응답
업무 결과와 필요한 지식을 결합해 요청자에게 전달
AI가 계획하고,
정책이 실행을 통제합니다.
TSCM이 요청을 접수하고 TSOM이 PLAN/STEP 실행을 제어합니다. AIPROMPT는 모델 요청과 업무 처리를 연결하고, TSRAG는 지식 검색, AIVECTOR는 벡터 생성을 담당합니다.
요청 시스템
사용자 화면 · 외부 업무 시스템에서 자연어 요청 및 승인 응답 전송
CLIENT / APPLICATION
TSCM · 요청 접수
외부 통신 · 세션을 관리하고 요청과 결과를 전달
HTTPS · WSS · MCP
TSAGENT · 운영 콘솔
모델·서비스·지식 등록, 거래 테스트, 승인 처리, 운영·진단
AI Models
등록된 Provider·Model과 정책에 따라 의도 판단·계획 및 응답 생성
TSOM · 실행 제어
업무 서비스
등록된 서비스의 업무 로직 실행 · 결과 반환
TS-WAY · 기존 업무 연계
TSRAG · 지식 처리·검색
문서 추출·분할, DB 스키마 분석 및 형태소·BM25·벡터 기반 검색
AIVECTOR · 벡터 생성
등록된 벡터 생성 대상의 임베딩을 주기적으로 처리
EMBEDDING WORKER
TSPM · 프로세스 관리
구성 프로세스의 기동·상태 감시·제어
PROCESS SUPERVISION
업무 요청은 TSCM을 통해 접수되고 TSOM이 실행을 제어합니다. TSAGENT는 관리·테스트 콘솔이며, TSRAG의 지식 처리·검색과 AIVECTOR의 벡터 생성은 역할을 나누어 수행합니다.
핵심은 경계입니다. 모델이 바뀌어도 업무 서비스는 그대로이고, 업무 서비스가 바뀌어도 실행 구조는 그대로입니다. TSAI는 이 경계를 관리합니다.
모델 · 서비스 · 지식을 등록하고,
실행까지 관리합니다.
프로그램을 매번 새로 만드는 대신, 업무 서비스를 정의·등록하고 조합하는 방식으로 확장합니다. 등록부터 운영·진단까지 한 콘솔에서 처리합니다.
- 등록·분석문서 / DDL
- 품질 검증설명·구조 확인
- 검색 활용RAG / SQL 생성
모델 · 프롬프트 정책
- Provider 관리
- Model 관리
- Operation 관리
- Capability 관리
- Model Capability 관리
- Prompt 관리
어떤 모델을 어느 업무에 쓸지, 어떤 프롬프트와 규칙(Routing)을 적용할지 버전으로 관리합니다.
업무 서비스 정책
- Service · Schema 관리
- Service Route 관리
- Routing Policy 관리
- 서비스별 승인 필요 여부
서비스의 입력·출력 스키마와 호출 경로, 승인 필요 여부를 등록합니다. 승인 대상 단계는 요청자의 승인 응답을 받은 후 실행하도록 제어합니다.
대화 · RAG 정책
- RAG Policy 관리
- Chat Profile 관리
- Profile Set 관리
업무별 대화 전략과 지식 검색 조건(Similarity · Requests · Plans)을 정책으로 묶어 관리합니다.
DOC RAG · 문서 지식
- 기준정보 관리(대·중분류)
- Knowledge 처리
- 문서 파싱조건 관리
- RAG 검색 테스트 · 평가
등록만 끝이 아닙니다. 검색 테스트와 질문지 기반 RAG 평가로 지식 품질을 확인합니다.
DATABASE RAG · DB 스키마 지식
- DDL 파일 등록 · DB 종류 지정
- 테이블·컬럼 설명 수정
- 업무 대상·검색 범위 설정
- 스키마 선정 · SQL 생성 테스트
질문에 관련된 테이블·컬럼·관계를 검색해 SQL 생성에 필요한 근거를 제공합니다. 테스트 화면은 SQL을 생성·정적 검증하며 실제 DB에는 실행하지 않습니다. DB 종류별 파서·SQL 검증 지원 범위는 구분합니다.
운영 · 진단
- AI 모니터링(TPS·누적 통계)
- 프로세스 제어(Heartbeat)
- Transaction Diagnostics
- 변경이력/Audit · SQL Console
요청별 타임라인과 오류 원인, 설정 변경 이력(Before/After)까지 추적합니다.
런타임 설정
TSAGENT 설정에서 TSAI · TSRAG 접속과 업로드 한도, 인증서 검증을 관리하고, TSAI 설정(tsai.m)에서 런타임 항목을 점검합니다. 운영자가 설정 파일을 직접 다루지 않고도 구성을 확인·변경할 수 있는 것이 설계 기준입니다.
기능 소개. 관리 기능을 제품 관점으로 묶어 설명했습니다. 아래 콘솔은 구성 예시이고 실행 데모는 시뮬레이션입니다.
실행을 관리하고 상태를 확인하는
AI Control Layer
Operations · Capabilities · Knowledge · Model Catalog · Conversation · Health 계열의 관리 구조를 콘솔 관점에서 표현한 예시 화면입니다.
TSAI Dashboard
AI WORK EXECUTION PLATFORM / RUNTIME OVERVIEWEXECUTION PREVIEW · 실행 상태 예시
SYSTEM HEALTH
TSAI Runtime구성 프로세스 상태 확인 · 정상 예시
TSRAG
지식 검색 서비스 상태 · 정상 예시
Execution Recovery
Timeout · Retry · WAL / Recovery 활성 — 다단계 실행 실패 시 단계별 복구
한 문장을 보내면
실행계획이 만들어집니다.
TSAI의 핵심 개념(이해 → 선택 → 계획 → 실행 → 결합 → 응답)을 보여주는 프론트엔드 시뮬레이션입니다. 실제 업무 데이터나 API를 호출하지 않습니다.
가상 계좌·금액으로 구성한 데모입니다. 승인 전에는 이체 단계를 실행하지 않습니다.
처리 결과
※ 실제 업무 데이터/API 호출 없이 UI 흐름만 시뮬레이션합니다. 은행 데모는 홍길동에게 100,000원을 이체하는 고정 예시입니다.
기존 시스템을 바꾸지 않고
업무 경험을 바꿉니다.
교통정보·돌발정보·통행료처럼 등록한 업무 서비스를 TSAI 실행 흐름에 연결하는 활용 예시입니다. 실제 적용은 고객의 서비스·권한·연계 구성에 따릅니다.
교통상황 + 돌발정보 종합
"경부고속도로 서울-대전 구간 현재 상황하고 사고정보 같이 알려줘."
교통정보 ∥ 돌발정보 병렬 실행 → 결과 결합 → LLM 응답 생성
미납 통행료 조회 + 납부 안내
"12가3456 차량의 미납요금과 납부방법 알려줘."
RAG 납부규정 조회 → LLM 납부 안내 생성
은행 계좌이체 · 승인 통제
“내 계좌에서 홍길동에게 10만 원 이체해 줘.”
요청자에게 승인 요청 → 승인 시 후속 실행 / 반려 시 실행 거부
승인·반려 응답은 TSCM을 통해 전달되며 실행 상태를 추적합니다.
은행 승인 데모 보기 →
자연어 질문으로 SQL 생성
“노선 번호가 1인 고속도로의 길이 10km 이상인 구간을 조회해 주세요.”
모델 SQL 생성 → 지원 DB의 구문·참조 정적 검증
SQL 생성 테스트는 DB 실행과 분리되며 실행 결과·업무 정답을 보장하지 않습니다.
기존 업무 서비스는 유지하고,
자연어로 호출·조합합니다.
TSAI의 가치는 새 업무 시스템을 전부 다시 만드는 데 있지 않습니다. 기존 업무 자산을 연결·조합해 실제 업무를 실행하는 데 있습니다.
기존 투자 보호
기존 업무 로직을 유지하고, 서비스 등록과 필요한 연계 작업으로 자연어 호출을 연결합니다.
업무 목적 중심
사용자는 시스템 위치가 아니라 "무엇을 처리할지"를 자연어로 전달합니다.
서비스 조합 확장
새 프로그램을 만드는 대신 서비스를 등록하고 조합하는 방식으로 업무 범위를 넓힙니다.
AI + 업무 지식
업무 데이터와 문서·규정·매뉴얼을 RAG/LLM과 함께 사용합니다.
실행 가시성
PLAN/STEP 단위로 실행 상태와 결과를 추적하고, 거래 단위 진단이 가능합니다.
안정적인 실행
Timeout·Retry·WAL·Recovery와 Audit으로 다단계 업무 실행을 관리합니다.
작은 업무 범위부터
등록·검증하고 확장합니다.
고객은 사용할 업무 서비스, 문서·DDL 자료, 모델 연결 정보 및 요청 시스템의 접속·권한 정책을 준비합니다.
업무와 승인 기준
대상 업무·요청값·기대 결과를 정하고 승인 필요한 서비스를 구분합니다.
모델·외부 요청 연결
Provider·Model, TSCM 접속 방식, 인증·세션 정책을 구성합니다.
기존 업무 연결
서비스와 호출 경로·입출력 스키마를 등록하고 실제 연계 호출을 확인합니다.
문서·DB 스키마
자료를 분석하고 설명·검색 범위를 보완한 뒤 검증·승인·벡터 생성·활성화합니다.
단일·복합 업무 시험
정상 처리, 승인·반려, 오류·시간 초과 및 지식 검색을 고객의 테스트 데이터로 확인합니다.
점진적 적용
검증된 업무부터 적용하고 실행 이력·진단 결과를 바탕으로 범위를 확장합니다.
업무 실행 · 실행 통제 · 지식 활용
TSAI로 연결합니다.
기존 시스템과 업무 자산을 지키면서, 자연어·AI·RAG·업무 서비스를 하나의 실행 흐름으로 연결합니다.
실행 데모 다시 보기