팀 AI 생산성 위한 참조 아키텍처

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 기술 및 비기술 직군 포함한 조직 구성원

- AI 도구 사용에 대한 보안 및 정책 준수 필요성 있는 IT 관리자

- 난이도: 중간(기술 개념 설명 포함)

핵심 요약

• 웹 채팅 포털은 사용자가 모델 선택, 쿼리 입력, 문서 참조 등을 통해 AI와 상호작용할 수 있는 중앙 집중형 인터페이스
• 모델 제공자는 조직이 승인한 LLM(대규모 언어 모델)을 연결하고, IP 보안 정책에 따라 모델 목록을 관리
• 관리 레이어는 IT 관리자가 모델 설정, 예산 제한, 사용자 활동 모니터링을 수행하며, 지속성 레이어를 통해 대화 기록 저장 및 감사 용도 활용

섹션별 세부 요약

1. 웹 채팅 포털 구성

• 사용자는 인증 후 승인된 LLM 목록에서 모델 선택, 쿼리 입력, 문서/링크 포함 가능
• 지속성 레이어가 존재 시 이전 대화 세션 복구 가능
• 실시간 응답 스트리밍 지원, 완료 후 추가 링크 및 피드백 기능 제공

2. 모델 제공자 역할

• OpenAI, Azure, Ollama, LM Studio 등 다양한 LLM 호스팅 플랫폼과 연동
• IP 보안 정책에 따라 모델 선택 제한 (예: 훈련 데이터 로깅 기능 포함 모델 제외)
• 모델 제공자 목록은 시간에 따라 리뷰 및 업데이트 필요

3. 관리 레이어 기능

• IT 관리자가 모델 설정, 예산 제한(예: 사용자 당 주간 최대 비용), 모니터링 수행
• 지속성 레이어를 통해 사용자 대화 기록 저장 (보안 정책에 따라 애노니마이징 또는 롤링 삭제 기능 포함)
• 모델 성능 분석 및 사용자 활동 추적을 위한 데이터 수집 가능

4. 지속성 레이어 옵션

• 데이터베이스 또는 벡터 저장소 사용 가능 (예: 과거 대화 검색, 문서 인덱싱)
• 보안 정책에 따라 사용자 데이터 저장/제거 관리 필요
• LLM 사용자가 민감 정보 포함 시 보안 위험 증가

결론

• 조직 내 AI 도구 사용 시 IP 보안 정책과 모델 승인 프로세스를 명확히 정의해야 함
• 지속성 레이어는 감사 및 모니터링 용도로 활용되지만, 사용자 데이터 보호를 위한 애노니마이징 기능 필요
• 다양한 모델 제공은 작업 효율성 향상에 기여하지만, 비용 관리 및 성능 비교를 위한 관리 레이어 설정 필수