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회로 기판 위의 AI 칩, 선로에 불이 들어옵니다

서비스

AI·데이터

프로덕션 수준의 자율 에이전트, 소버린 인텔리전스, 고속 데이터 레이크하우스.

무료 세션 예약블루프린트 스튜디오로 시작

개요

XSIS AI·데이터는 기업이 실험용 챗봇을 넘어 수익을 창출하는 결정론적 소버린 인텔리전스로 나아가도록 돕습니다. 아랍어 우선 및 지역 방언 파인튜닝을 포함한 에어갭, 온프레미스, 리전 클라우드 언어 모델을 권한 인식 GraphRAG와 통합 시맨틱 데이터 레이어 위에 배포합니다. 우리 엔지니어는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), Agent2Agent(A2A) 상호운용, 사람이 루프 안에서 감독하는 체계에 따라 24시간 운영되는 멀티 에이전트 워크플로를 구축합니다.

인텔리전스 아래에는 이를 뒷받침하는 데이터 기반을 구축합니다. Kafka와 Flink 기반 실시간 이벤트 스트리밍, Snowflake·Databricks·Iceberg 레이크하우스, 금융 및 공급망 시뮬레이션을 위한 대규모 정량 모델, 엄격한 역외 데이터 상주가 여기에 포함됩니다.

대상 고객

  • 최고AI책임자

    프로덕션에서 운영되고, 거버넌스를 갖추고, 측정되며, 고객의 경계 안에 머무는 에이전트와 모델.

  • 최고데이터책임자

    기관 데이터를 AI에 바로 쓸 수 있게 만드는 레이크하우스, 파이프라인, 거버넌스.

  • 최고운영책임자

    문서 처리부터 의사결정까지 반복 업무를 24시간 수행하는 감독형 에이전트.

우리가 하는 일

우리가 인정받는 분야

데이터 및 분석
  • Snowflake
  • Databricks
  • Apache Kafka
핵심 강점
  • 멀티 에이전트 워크플로: MCP, A2A, AP2
  • 소버린 및 에어갭 LLM과 SLM
  • 대규모 정량 모델(LQM)
  • Apache Iceberg, Databricks, Snowflake
  • 지능형 문서 처리(IDP 2.0)

AI·데이터 스택

우리가 구축하는 모든 시스템은 세 개의 계층으로 구성되며, 각 계층은 따르는 표준과 보장하는 바가 있습니다.

기술 표준

에이전트 상호운용
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP 및 WebMCP), Agent2Agent(A2A), 에이전트 결제 프로토콜(AP2)
소버린 모델 호스팅
온프레미스 GPU 클러스터와 에어갭 프라이빗 클라우드, Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek, Llama
현대적 데이터 기반
Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka 및 Flink, 권한 인식 GraphRAG

보장 내용

에이전트 상호운용
결정론적 도구 실행과 암호학적 감사 가능성
소버린 모델 호스팅
국내 데이터 상주, 고객 데이터를 활용한 제3자 학습 없음
현대적 데이터 기반
모델이 어떤 데이터든 보기 전에 적용되는 행 단위 및 역할 단위 접근 규칙

사례 연구

엔지니어가 서버실 통로에서 태블릿을 봅니다

시작 방법

다음 단계

  1. 일정 협의

    팀이 이메일로 연락해 세션 시간을 협의합니다.

  2. 사전 컨설팅 세션

    무료 30분 온라인 사전 컨설팅 세션에서 목표, 시스템, 제약 조건을 함께 검토합니다.

  3. 준비도 검토

    무료 48시간 준비도 검토에서 프린시펄 아키텍트가 프로젝트를 6개 항목의 준비 완료 정의에 비추어 점검하고 적합한 트랙을 권고합니다.

  4. 트랙 선택

    범위가 준비된 프로젝트는 영업일 기준 3~5일 이내 구속력 있는 제안서를 받습니다. 개념 단계 프로젝트는 블루프린트 스튜디오에서 시작합니다. 장애가 있거나 문서화되지 않았거나 통합이 필요한 운영 시스템은 1~2주 진단으로 시작합니다. 블루프린트 스튜디오와 진단은 각각 고정 비용이며 제안서에 명시됩니다.

가장 빠른 시작은 신속 협업 패키지 중 하나인 소버린 에이전트형 POC(MCP, A2A, GraphRAG) 패키지입니다.

시작 지점

질문과 답변

챗봇을 추가하는 것과 어떻게 다릅니까?

챗봇은 질문에 답합니다. 우리는 일을 수행하는 시스템을 구축합니다. 에이전트는 감독 아래 고객의 도구를 호출하고, 모델은 사용자가 볼 수 있는 정보만으로 답하며, 데이터 플랫폼이 이를 뒷받침합니다. 각각은 테스트되고 기록되고 측정됩니다.

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우리 데이터는 어디로 갑니까?

고객이 결정하는 곳에 둡니다. 에어갭, 고객 사내, 또는 리전 소버린 클라우드에 모델을 배포하므로 규제 대상 데이터가 국내에 머뭅니다. 이를 허용하는 서비스를 선택하지 않는 한 데이터는 기업 외부로 나가지 않습니다.

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AI 에이전트를 어떻게 통제합니까?

에이전트는 고객이 부여한 권한으로, 좁게 정의되고 기록되는 도구를 통해서만 작동합니다. 사람이 루프 안에서 감독하고 중요한 단계를 승인합니다. AgentOps는 텔레메트리, 평가, 허위 답변 방지 가드레일, 토큰 비용 한도를 추가합니다.

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어디서부터 시작해야 합니까?

보통 소버린 에이전트형 개념 검증부터 시작합니다. 프라이빗 네트워크에서 고객의 내부 도구에 연결된 하나의 워크플로로, 대규모 구축 전에 가치를 입증합니다.

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데이터를 먼저 정리해야 합니까?

전부 정리할 필요는 없지만 먼저 점검합니다. 문서가 비정형이거나 데이터베이스가 사일로화되어 있다면 데이터 품질, 계보, AI 준비도 검토부터 시작한 뒤 모델에 필요한 플랫폼을 구축합니다.

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구축한 것의 소유권은 누구에게 있습니까?

고객에게 있습니다. 코드, 프롬프트, 평가 세트, 데이터 파이프라인, 그리고 고객을 위해 생성한 파인튜닝 모델 가중치는 각 마일스톤 대금이 지급되면 고객의 소유가 됩니다.

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관련 내용

계약이 아니라 대화로 시작하십시오.

구축하거나 연결하거나 보호할 대상을 알려 주십시오. 아키텍트가 함께 검토한 뒤 시작 지점을 제안합니다.

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