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사내 LLM 구축, 소규모 테스트로 빠르게 검증하세요

by 김도환 Mar 21. 2025

최근 많은 기업들은 내부 데이터를 활용한 AI 솔루션을 도입하며

사내 LLM(대규모 언어 모델) 구축을 고려하고 있습니다.

그러나 일반적인 AI 서비스는 비용 부담이 크고,
기업 내부 데이터와의 연계가 어렵거나
보안 문제가 발생할 가능성이 있습니다.

그래서 오늘은 우리기업에 맞는
사내 LLM 솔루션 선택 방법과
효과적인 PoC 진행 방법을 소개하겠습니다.

오늘의 목차입니다.

01. 사내 LLM 구축, 어떤 솔루션으로?

기업용 LLM 구축 전, 솔루션 선정 가이드

사내 LLM 구축 전, 우리기업에 맞는 LLM 솔루션을 선택할때 중요한 고려사항은 다음과 같습니다.

1. 도메인 적응성: 산업별 용어 및 데이터 학습 가능 여부

▶️ 의미
AI 솔루션이 특정 산업(예: 제조, 금융, 의료 등)에서 사용하는 전문 용어와 데이터를 얼마나 잘 학습하고 활용할 수 있는지를 의미합니다. (주로 맞춤형으로 개발할 수 있는 기업과 파트너를 맺어야 합니다.)

▶️ 왜 중요한가?
일반적인 AI 모델은 광범위한 데이터를 학습하지만, 각 산업에는 고유한 용어와 업무 방식이 있습니다.

예를 들어:

의료 분야: "CT", "MRI", "진단 코드" 등의 전문 용어를 정확히 이해해야합니다.

금융 분야: "LTV(담보인정비율)", "DSR(총부채원리금상환비율)" 등 금융권에서 자주 쓰는 개념을 정확히 분석해야 합니다.

제조업: "BOM(자재 명세서)", "SCM(공급망 관리)", "OEE(설비 종합 효율)" 등의 개념을 알고 있어야 업무 자동화가 가능해야합니다.

▶️ AI가 해결해야 할 과제
✅ 기업의 기존 데이터를 학습하여 자사만의 용어를 이해할 수 있어야 함
✅ 단순한 검색이 아니라 의미를 파악하고 정확한 답변을 제공해야 함

✔️ 예제

일반 챗봇: "OEE가 무엇인가요?" → "OEE는 Overall Equipment Effectiveness의 약자입니다." (단순 설명)

도메인 적응 챗봇: "OEE 지표가 낮아졌는데 원인을 분석해 줘" → "최근 다운타임이 증가했고, 주 원인은 유지보수 시간 증가입니다." (데이터 기반 분석)

즉, AI가 기업의 전문 데이터를 학습하고 최적화될 수 있는지가 중요한 요소입니다.

2. TEXT-to-SQL 정확도 중심 솔루션 선정

▶️ 의미
TEXT-to-SQL이란 자연어(텍스트)로 입력된 질문을 데이터베이스 쿼리(SQL)로 변환하는 기술입니다. 즉, 사용자가 데이터베이스를 몰라도 일반적인 질문을 하면 AI가 자동으로 데이터베이스에서 정보를 가져오는 기술입니다.

▶️ 왜 중요한가?
기업에서는 많은 데이터가 SQL 데이터베이스에 저장됩니다.
하지만, 모든 직원이 SQL을 배울 수 없기 때문에 TEXT-to-SQL 기능이 정확해야 데이터 활용도가 높아집니다.

✅ 직원이 SQL을 몰라도 데이터 조회 가능
✅ 자연어로 질문하면 SQL 쿼리를 자동 생성하여 정확한 데이터 제공

✔️ 예제
일반 사용자가 입력:
"지난 6개월 동안 가장 많이 판매된 제품은?"

TEXT-to-SQL AI가 변환:

AI 챗봇의 응답:
"지난 6개월 동안 가장 많이 판매된 제품은 '스마트폰 A'이며, 총 50,000대가 판매되었습니다."

✅ 정확한 SQL 변환이 가능해야 기업 내 데이터 활용성이 증가하고 업무 효율성이 높아집니다.
✅ TEXT-to-SQL의 정확도가 낮으면, 엉뚱한 데이터를 반환할 수 있어 신뢰도가 떨어집니다.

3. 통합 편의성: 기존 시스템 연동 기능

▶️ 의미
AI 솔루션이 기업의 기존 IT 시스템(ERP, CRM, 데이터베이스 등)과 얼마나 쉽게 연결될 수 있는지를 의미합니다.

▶️ 왜 중요한가?
기업은 이미 여러 시스템을 사용하고 있습니다.
AI 솔루션이 이들과 연동되지 않으면 별도로 데이터를 옮겨야 하는 번거로움이 발생합니다.

✅ ERP(전사적 자원 관리) – SAP, Oracle ERP 등의 데이터를 자동으로 활용 가능해야 함
✅ CRM(고객 관리 시스템) – Salesforce, HubSpot 등과 연동하여 고객 데이터를 분석 가능해야 함
✅ 사내 문서 및 인트라넷 연동 – 내부 파일 및 데이터베이스에서 정보를 추출할 수 있어야 함

✔️ 예제

일반 챗봇: "이번 달 매출 데이터를 알려줘" → "죄송합니다. 매뉴얼을 참고하세요."

통합 챗봇: "이번 달 매출 데이터를 알려줘" → (ERP와 연동) "이번 달 총 매출은 5억 원이며, 지난달 대비 10% 증가했습니다."

✅ 기존 시스템과 원활하게 연동되면 AI의 활용도가 높아지고, 업무 자동화가 가능해집니다.

4. 보안 아키텍처: 기밀 데이터 처리 체계

▶️ 의미
AI가 기업 내부의 기밀 정보를 다룰 때, 데이터 보안이 강력하게 유지되는지를 의미합니다.

▶️ 왜 중요한가?
기업 데이터에는 외부로 유출되면 안 되는 기밀 정보가 포함됩니다.

✅ 사내 데이터 유출 방지 – 클라우드 기반이 아니라 기업 내부 서버에서 운영 가능해야 함
✅ 사용자 접근 권한 관리 – 직원별로 볼 수 있는 데이터와 볼 수 없는 데이터를 구분해야 함
✅ 암호화 및 감사 기능 제공 – 중요 데이터는 암호화되고, 누가 조회했는지 기록이 남아야 함

✔️ 예제

보안이 취약한 챗봇: "회사 매출 데이터 알려줘" → 외부 API를 통해 클라우드에서 분석 (데이터 유출 위험)

보안이 강한 챗봇: "회사 매출 데이터 알려줘" → 내부 서버에서 분석 후, 권한이 있는 직원에게만 제공

✅ AI가 기업 내부 보안 정책을 준수하면서 안전하게 운영될 수 있어야 합니다.

5. 경제적인 비용과 빠른 PoC 진행으로 실효성 검증

▶️ 의미
AI 솔루션을 도입할 때, 과도한 비용을 지출하지 않고도 빠르게 효과를 검증할 수 있는지를 의미합니다.

▶️ 왜 중요한가?
✅ AI 구축 비용이 비싸면 도입이 어렵고, ROI(투자 대비 효과)를 검증하기 어려움
✅ PoC(Proof of Concept, 개념 검증)를 신속하게 진행해야 도입 여부를 빠르게 결정 가능

✔️ 예제

일반 AI 도입: "도입하는 데 수억 원이 들고, 6개월 이상 테스트해야 함"

경제적인 AI 도입: "소규모 PoC 진행 후, 비용 대비 효과를 확인하고 점진적 확장 가능"

✅ 소규모 테스트 후 효과를 검증하고, 점진적으로 확대하는 방식이 가장 효율적입니다.

결론

기업이 AI 솔루션을 선택할 때는 단순한 챗봇이 아니라,

비즈니스 환경에서 실질적으로 활용 가능한지를 검토해야 합니다.

✔ 산업 맞춤형 학습 가능 여부 (주로 도입 전에 LLM에 도메인에 대한 언어를 학습시키고 이후 PoC 진행 )
✔ TEXT-to-SQL의 정확도
✔ 기존 시스템과의 연동성
✔ 강력한 보안 아키텍처
✔ 경제적인 비용과 빠른 PoC 진행

이 요소들을 제대로 검토하면, 비효율적인 AI 도입을 피하고 최적의 솔루션을 선택할 수 있습니다.

03. PoC 진행으로 빠르게 실효성 검증하기

위에서 알려드린 내용을 기반으로 LLM 솔루션을 선택하셨다면, 목적에 집중하여 PoC를 진행해 정량적인 결과를 도출해야 합니다.

기업이 AI를 도입할 때 가장 중요한 요소는 비용 대비 기술력과 사용 효과를 신속하게 검증하는 것입니다.

PoC는 단순히 기술을 시험하는 것이 아니라, 실제 도입 가능성을 높이기 위한 전략적 과정이 되어야 합니다.

따라서, 효과적인 PoC를 위해서는
다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다.

효과적인 PoC 진행 방법

① 명확한 목표 설정

PoC의 목표를 명확히 정의해야 합니다. "기술이 실제 환경에서 작동하는지 확인"하는 것을 넘어, 비즈니스적으로 어떤 효과를 기대하는지 설정하는 것이 중요합니다.

✅ 비즈니스 목표 설정 – 비용 절감, 생산성 향상, 업무 자동화 등

✅ 기술적 목표 정의 – 정확도, 응답 속도, 보안성 등 핵심 성능 지표 설정

✅ 측정 가능한 KPI(Key Performance Indicator) 수립 – PoC 성공 여부 판단 기준 설정

(예시)

AI 기반 챗봇 도입 PoC 목표: “사내 직원이 정보를 찾는 시간을 30% 단축하고, 90% 이상의 정확도로 답변 제공”

② 작은 범위에서 시작 (소규모 PoC 진행)

PoC는 처음부터 모든 기능을 포함하는 것이 아니라, 핵심 기능을 중심으로 소규모 테스트를 진행해야 합니다.

✅ 소규모 데이터셋 활용 – 전체 데이터가 아닌 일부 데이터를 활용하여 테스트

✅ 한정된 사용자 그룹 대상 – 일부 부서 또는 특정 인력만 PoC에 참여

✅ 필수 기능 중심으로 테스트 – 핵심 성능만 검증하고 나머지는 후속 단계에서 확장

(예시)

"사내 LLM 구축 PoC" 진행 시, 모든 데이터를 학습시키기보다는 자주 사용되는 사내 문서를 중심으로 테스트 진행

③ 실제 업무 환경에서 검증

PoC는 실험실 환경이 아닌 실제 운영 환경과 유사한 조건에서 진행되어야 합니다.

✅ 사내 시스템과의 연동 테스트 – 기존 IT 인프라와 호환되는지 확인

✅ 실제 사용자가 테스트 – 실무진이 직접 사용하고 피드백 제공

✅ 운영 부서와 협업 – IT 부서뿐만 아니라, 실제 사용자(영업팀, 고객 지원팀 등)도 참여

④ 정량적 & 정성적 결과 분석

PoC 진행 후, 단순한 실행 여부가 아니라, 실제 효과를 수치로 분석해야 합니다.

✅ 정량적 분석 – 성능 지표, 정확도, 속도, 비용 절감 효과 등 측정

✅ 정성적 분석 – 사용자 피드백, UX/UI 개선 필요사항 정리

✅ 비즈니스 영향 분석 – PoC가 기업 전체에 미칠 장기적 효과 예측

⑤ 최종 보고서 및 의사결정

PoC 결과를 바탕으로 경영진 및 이해관계자에게 보고하고, 정식 도입 여부를 결정해야 합니다.

✅ 성공 기준 충족 여부 확인 – 초기 설정한 KPI가 달성되었는지 평가

✅ 확장 가능성 분석 – PoC 범위를 확대할 경우 기대되는 효과 분석

✅ 최종 의사결정 및 정식 도입 계획 수립

결론 – 성공적인 PoC로 AI 도입 효과 극대화

PoC는 단순한 테스트가 아니라, 실제 도입의 성공 가능성을 극대화하는 중요한 과정입니다. 명확한 목표 설정, 소규모 테스트, 실무 환경 검증, 정량적 데이터 분석을 통해 제대로 된 PoC를 수행하면, 기술 도입의 리스크를 최소화하고 최적의 솔루션을 선택할 수 있습니다.

특히, AI 및 사내 LLM 구축을 고려하는 기업이라면, 신속하고 경제적인 PoC 진행이 필수적입니다.

PoC를 통해 기술과 비즈니스 효과를 검증하고, 기업 맞춤형 AI 도입을 최적화하세요!

오늘은 사내 LLM(대형 언어 모델) 솔루션 선택 방법과 효과적인 PoC(개념 증명) 진행 방법에 대해 알아보았습니다.

여러분들이 AI 도입을 검토할 때 중점적으로 고려해야하는 기술들과 PoC 진행시 명확한 목표 설정이 중요하다는 것을 알 수 있었습니다.

특히, 도메인 적응성, TEXT-to-SQL 정확도, 시스템 연동성, 보안 아키텍처, 경제적인 비용과 같은 요소들이 AI 솔루션 도입의 성공 여부를 결정짓는 중요한 기준이 된다는 것을 알 수 있었습니다.

혹시 이러한 기준을 모두 충족하는 솔루션을 찾고 계시다면
디피니트의 다비스 챗봇을 추천해드리고 싶습니다.

디피니트의 다비스 챗봇은 산업별 용어와 데이터를 학습할 수 있는 뛰어난 도메인 적응성을 자랑하며,

정확한 TEXT-to-SQL 변환 기능을 통해 사용자가 자연어로 질문을 입력하면 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.

또한, 기존 시스템과의 원활한 연동을 통해, ERP, CRM 등 다양한 시스템과 자동으로 연결되어 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다.

보안 또한 중요한 요소입니다. 다비스 챗봇은 기업의 기밀 데이터를 보호할 수 있는 강력한 보안 아키텍처를 갖추고 있어, 안전한 환경에서 데이터 처리가 가능합니다. 모든 데이터는 암호화 처리되고, 사용자의 접근 권한 관리도 철저하게 이루어집니다. 뿐만 아니라 온프레미스 방식으로 안전하게 사내에 구축이 됩니다.