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Rag12

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산업별 업무를 수행하는 특화 Vertical AI 에이전트 아키텍처 설계 통제 전략 Vertical AI(버티컬 AI)를 “개념 → 왜 뜨는지 → 어떻게 만들고 운영하는지 → 산업/업무별 활용사례 → 보안·거버넌스 점검포인트”로 한 번에 볼 수 있게 정리한 내용입니다. 참고로, 최근에는 “Vertical AI Agents”처럼 산업 특화 에이전트라는 표현도 함께 쓰입니다.Vertical AI 한 문장 정의와 배경Vertical AI = 특정 산업(도메인)의 데이터·용어·규제·업무흐름을 깊게 반영해 “그 분야에서 실제로 일”을 잘하도록 최적화한 AI입니다. 범용 모델(General AI)을 그대로 쓰기보다, 도메인지식 + 업무 프로세스 + 기업 데이터를 결합해 정확도/재현성/감사 가능성을 높이는 접근입니다.왜 ‘버티컬’이 중요한가범용 LLM은 “대화/요약/작성”은 잘하지만, 산업 현장에서.. 2026. 1. 25.
Raw–Index–Vector 구조를 활용한 취약점 분석·유사도 검색·리포팅 자동화 “대량 보안점검 결과(MD) 누적 → 검색/분석/리포팅(AI) 자동화”를 기준으로, 취약점 분석 및 리포팅 자동화 구축 방안을 종합적으로 정리합니다.추진 배경과 문제 정의1. 현재 운영의 현실다양한 보안점검(호스트/웹/컨테이너/설정 점검 등)을 자동 스캔으로 수행결과를 사람이 읽기 쉬운 MD 파일로 생성대상이 많고 수행이 수시로 발생하여 결과물이 급격히 누적2. 핵심 문제MD 파일 폭증파일 수/용량이 증가하면서 “어디에 뭐가 있는지”가 어려워짐단순 파일 탐색/검색으로는 운영이 한계에 도달기간/대상/취약점 기준의 추적이 어려움“특정 기간에 특정 서버군에서 High 이상 취약점 변화”“동일 취약점이 언제부터 계속 반복되는지”“미조치 누적 현황 및 재발 패턴”→ 이런 질문은 파일 단위로는 답하기가 거의 불가능.. 2025. 12. 18.
벡터DB 없이도 되는 보안 컴플라이언스 RAG: Gemini File Search 활용법 왜 Gemini File Search 기반 RAG가 훨씬 쉬운가1) 일반적인(수동) RAG 파이프라인일반적인 RAG는 보통 이런 구성입니다.문서 수집 · 정규화 (PDF → 텍스트 추출)청킹 로직 설계 (문단/조문 기준 분할, 길이/오버랩 튜닝)임베딩 모델 선택 및 임베딩 생성벡터 DB 설치/운영 (Postgres+pgvector, Pinecone, Weaviate, ES 등)검색 쿼리 작성 (kNN, 필터, 랭킹 등)검색 결과를 모델 프롬프트에 주입하는 래퍼 코드 작성추후 문서 추가/수정/삭제 시 인덱스 동기화, 재임베딩 등 관리특히 국가 법령·내부 규정 같이 계속 개정·갱신되는 문서는 “버전 관리 + 인덱스 재생성 + 운영 서버 안전성”까지 고민해야 해서 보안팀 입장에선 운영 리스크가 커집니다.2) .. 2025. 11. 18.
AI 에이전트 개발 A to Z 체크리스트 및 실전 구축 아키텍처 종합 매뉴얼 0) 무엇을 만들 건가요? (용어 정리)AI 에이전트: 목표를 받고 → 계획을 세우고 → 도구/지식을 사용해 → 결과를 내며 → 스스로 개선(기억/성찰)하는 시스템필수 구성요소: LLM(추론) · 도구(툴) · 메모리(단/장기) · 지식(RAG) · 계획(Planner/State) · 안전장치(Guard) · 관측(로그/모니터링)1) 목표·요구사항 정의핵심 미션: “무엇을 자동화/대체/가속화할 것인가?”SLO/KPI: 응답시간, 정답률/사실성, 사용자 만족도(CSAT), 월간 비용(원/세션), 실패율리스크: 오조작(잘못된 실행), 데이터 유출, 비용 폭주예시(리서치 에이전트)미션: “주제 키워드 → 10개 신뢰 소스 검증 → 2p 요약 리포트 + 참고 링크”KPI: 60초 내 완료, 허위 인용 0건, 월.. 2025. 8. 28.
AI 기반 선언적 로그 분석 플랫폼: 보안 인텔리전스 자동화의 새로운 접근 “정규식·파서 없이 결과 스키마만 선언하면, LLM이 보안 이벤트/이상징후를 구조화 JSON으로 변환 → SIEM 대시보드/알림/IR까지 자동화”“Declarative Log Analysis with LLM — 보안 이벤트 자동 탐지와 SIEM 통합”“LLM-Powered Log Analysis: 구조화된 보안 이벤트 추출과 운영 자동화”“로그는 말한다, AI가 해석한다 — Declarative Security Log Analyzer”“Regex 없는 로그 분석, 선언만 하면 AI가 처리한다”“Log Analysis Reinvented: Declarative Extraction + LLM”“보안 로그 분석의 패러다임 전환 — LLM 선언적 추출과 SIEM 연동”“LLM 기반 SOC 자동화: Wazuh, .. 2025. 8. 27.
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