로컬 AI 환경을 구축하려는 기업
기업 환경에 AI 모델·프롬프트·업무 지식을 등록·관리하는 기반을 마련하고, 로컬 AI 활용부터 업무 연계까지 단계적으로 확장하려는 경우에 적합합니다.
AI가 문서에 답하는 데서 나아가 업무 서비스까지 활용해야 할 때.
TSAI는 기업의 로컬 AI 환경 구축과 AI 기반 업무 연계를 함께 지원하는 AI 미들웨어 플랫폼입니다. AI 모델·프롬프트·업무 지식을 등록·관리하는 기반을 구성하고, 자연어 요청을 업무 서비스와 연결해 PLAN/STEP 실행계획으로 수행합니다.
기업 환경에 AI 모델·프롬프트·업무 지식을 등록·관리하는 기반을 마련하고, 로컬 AI 활용부터 업무 연계까지 단계적으로 확장하려는 경우에 적합합니다.
조회 결과를 모으고 비교하거나 여러 서비스를 순서대로 실행해야 하는 업무를 하나의 요청 흐름으로 연결합니다.
업무 서비스의 결과와 문서·규정·매뉴얼의 검색 결과를 결합해 업무 맥락에 맞게 활용합니다.
승인이 필요한 단계를 보류하고, 실행 단계의 상태·결과와 오류 원인을 확인하는 운영 체계를 구성합니다.
요청 접수, 실행 통제, 모델 연결, 지식 검색을 분리한 AI 미들웨어 구조입니다. 모델·서비스·지식을 등록하고 자연어 요청을 PLAN/STEP 실행계획으로 연결합니다.
HTTPS·WSS·MCP 등 요청 접점을 통해 외부 통신과 세션을 관리합니다. 자연어 업무 요청과 실행 결과, 요청자의 승인·반려 응답을 전달합니다.
실행계획과 단계별 상태를 관리하고 선행·병렬 관계에 따라 업무 실행을 제어합니다. 승인이 필요한 단계는 실행을 보류하고 승인·반려 결과를 후속 처리에 반영합니다.
등록된 모델과 프롬프트를 활용해 자연어 요청을 업무 처리와 연결합니다. 서비스 선택과 모델 요청을 업무 서비스의 호출 구조에 이어주는 영역입니다.
문서를 추출·분할하고 DB 스키마를 분석해 업무 지식으로 활용합니다. 형태소·BM25·벡터 기반 검색으로 관련 문서나 테이블·컬럼·관계를 찾습니다.
등록된 벡터 생성 대상의 임베딩을 주기적으로 처리하는 작업 영역입니다. 지식 처리·검색을 담당하는 TSRAG와 벡터 생성 역할을 나누어 수행합니다.
모델·프롬프트·서비스·지식을 등록하고 거래 테스트와 운영 진단을 수행합니다. 요청별 실행 타임라인, 오류 원인 및 설정 변경 이력을 확인합니다.
TSAI 구성 프로세스의 기동과 상태 감시·제어를 담당합니다. 업무 실행과 별도로 런타임 프로세스를 운영하는 관리 기반입니다.
의도와 입력값을 추출하고 등록된 서비스와 입력 조건을 확인합니다.
선행·병렬 관계에 따라 PLAN과 STEP을 구성합니다.
승인 대상은 대기하고 승인 이후 필요한 업무 서비스를 실행합니다.
서비스 결과와 문서·규정 등 필요한 RAG 지식을 결합합니다.
결과를 반환하고 단계별 상태·오류·실행 타임라인을 추적합니다.
Provider·Model·Operation·Capability·Prompt와 서비스 호출 경로·입출력 스키마를 등록합니다.
문서 파싱조건과 지식 분류를 관리하고 검색 테스트·질문지 기반 RAG 평가로 품질을 확인합니다.
DDL과 DB 종류를 등록하고 설명·검색 범위를 보완합니다. SQL 생성 테스트는 정적 검증과 실제 DB 실행을 구분합니다.
승인 대기·반려, Timeout·Retry 및 WAL/Recovery를 관리하고 거래 진단과 변경이력을 확인합니다.
기업 환경에 로컬 AI 기반을 구성하고 모델·프롬프트·지식을 등록·관리합니다. 업무 연계를 시작하기 전에도 로컬 AI 활용 환경을 구축하는 플랫폼으로 검토할 수 있습니다.
Service Route·Capability와 입력 조건을 확인해 등록된 서비스를 선택합니다. 서비스의 선행·병렬 관계를 반영해 동적 실행계획을 구성합니다.
계획과 단계별 상태·결과를 관리합니다. 승인 대상 단계는 실행을 보류하고, 요청자의 승인·반려에 따라 후속 처리를 제어합니다.
TSRAG가 문서와 DB 스키마를 처리·검색하고, AIVECTOR가 등록된 대상의 벡터 생성을 담당합니다. 검색 테스트와 RAG 평가로 지식 품질을 확인할 수 있습니다.
TSAGENT에서 모델·프롬프트·서비스·지식을 등록하고 거래를 테스트합니다. 모니터링, 실행 타임라인, 오류와 변경이력을 통해 요청별 처리 흐름을 확인합니다.
Timeout·Retry·WAL·Recovery로 단계별 실행 상태와 복구를 관리합니다. 개별 업무의 재실행 가능 여부와 중복 처리 방지 조건은 서비스 설계에 맞춰 검증합니다.
질문과 관련된 테이블·컬럼·관계를 검색해 자연어 요청을 SQL 생성·실행으로 연결합니다. 적용할 DB와 실행 범위는 고객의 업무 환경과 연계 구성에 맞춰 정합니다.
TSAI는 로컬 AI 환경을 구축하는 플랫폼으로도 활용할 수 있습니다. 사용할 모델과 지식 범위, 설치·운영 조건을 정해 AI 활용 기반을 구성하고, 이후 필요한 업무 서비스를 연결하는 방식으로 적용 범위를 확장할 수 있습니다.
TSAI는 지식 검색에 더해 등록된 업무 서비스를 선택·조합·실행합니다. 예를 들어 교통정보와 돌발정보 서비스를 실행하고, 결과를 결합하는 업무 흐름을 구성할 수 있습니다.
업무 서비스의 호출 경로와 입출력 스키마, 권한·승인 조건을 정의하고 등록합니다. 시스템을 유지하면서 필요한 연계 작업을 수행하고 실제 호출로 검증합니다.
서비스별 승인 정책에 따라 승인 대상 단계의 실행을 보류할 수 있습니다. 실행 권한과 승인 기준을 사전에 정하고, 승인·반려·오류·시간 초과 시나리오를 함께 시험합니다.
입력과 기대 결과가 명확하고 검증 가능한 업무부터 시작하는 것이 좋습니다. 서비스 연결과 문서·DDL 지식을 준비하고 단일·복합 업무를 검증한 뒤 적용 범위를 넓힙니다.
브로슈어로 제품 구성을 확인하고, TSAI 전체 소개에서 아키텍처와 실행 데모를 살펴보세요.
전체 소개 화면에서 데모를 선택해 실행할 수 있습니다. 데모는 실제 업무 API를 호출하지 않는 예시입니다.