테크 인사이트

혼자가 아닌 '함께' 일한다는 것  지난 4편의 글을 통해 AX Pro의 도입부터 실전 운영까지의 과정을 가감 없이 공유해 드렸습니다. 브랜드 관리자이자 PO로서 수많은 툴을 다뤄봤지만, AX Pro만큼 '인간과 AI의 협업'이라는 본질에 집중한 플랫폼은 드물었습니다. 단순히 답변을 잘하는 기계를 들인 것이 아니라, 우리 팀의 철학을 이해하고 전문가의 손길로 다듬어지는 '성장형 동료' 를 얻은 기분입니다.  AX Pro 동작 화면 내가 꼽은 AX Pro의 세 가지 결정적 순간 첫 번째, 5분의 마법 : 복잡한 인프라 고민 없이 'Create New Group'  클릭 한 번으로 비즈니스를 시작할 수 있었던 그 순간의 짜릿함입니다. 두 번째, 89%의 신뢰 : Performance Radar 를 통해 AI의 답변을 수치화하고, Admin Feedback 으로 그 오차를 직접 좁혀나갈 때 느꼈던 통제감입니다. 세 번째, 보안의 안도감 : 기업 내부 데

Manage AI with metrics, not intuition. AX Pro delivers real-time performance tracking, security with PI Filters, and scalable enterprise AI operations.

챗봇의 사춘기, 대시보드로 잡아내기  AI를 배포했다고 끝이 아닙니다. 진짜 업무는 지금부터죠. AX Pro의 메인 화면인 'Performance Radar' 를 처음 봤을 때, 저는 마치 성적표를 받아든 기분이었습니다. 오각형 지표 : Relevance(관련성), Accuracy(정확성), Toxicity(유해성) 등 6가지 지표가 실시간으로 분석되어 오각형 그래프로 나타납니다. Overall Score : 우리 '삼성 CES 2026' 챗봇의 현재 점수는 89점 ! 꽤 우수한 편이지만, 100점을 향한 욕심은 끝이 없죠. AX Pro Dashboard "너 지금 뭐라고 했니?" - 실시간 모니터링의 힘 Recent Concersations 'Recent Conversations'  리스트를 보고 있으면 AI와 사용자가 나누는 대화가 실시간으로 보입니다. "삼성 CES 2026에 대한 핵심은?" 이라는 질문에 AI가 꽤 똑똑하게 답변하고 있더군요

개발자요? 아니요, '저' 혼자 다 했는데요?  보통 기업용 솔루션을 도입한다고 하면 개발팀에 기안을 올리고, 서버 사양을 논의하고, 복잡한 API 문서를 읽느라 한 달은 족히 걸리곤 합니다. 하지만 AX Pro는 '전문가 증강'이라는 이름에 걸맞게, 전문가가 직접 도구를 다룰 수 있도록 진입장벽을 허물어뜨렸습니다.  실제로 제가 'Create Account'  화면에서 계정을 만들고, 'Create New Group'  창을 띄워 첫 번째 프로젝트를 생성하는 데 걸린 시간은 커피 한 잔이 채 식기도 전이었습니다. Create Account "삼성 CES 2026 도슨트" 만들기 제가 가장 감탄했던 부분은 바로 'Chat Interface Customization' 입니다. 그룹 이름 설정 : 이번에 저는 'Samsung CES 2026'이라는 그룹을 만들었습니다. 챗봇의 성격 부여 : 인터페이스 제목을 'Samsung CES 2026'으로, 서브

AX Pro Studio "AI 시대, 정말 우리 자리가 위태로울까?"  요즘 어딜 가나 AI 이야기뿐입니다. 뉴스에서는 AI가 인간의 일자리를 대체할 것이라는 무시무시한 경고가 쏟아지고, 직장인 커뮤니티에는 "이러다 조만간 짐 싸는 거 아니냐"는 농담 반 진담 반의 걱정이 가득하죠. 하지만 브랜드 관리자이자 PO(Product Owner)로 일하며 하루 24시간이 모자란 저의 솔직한 심정은 조금 달랐습니다. '제발 누가 내 반복 업무와 지겨운 데이터 정리 좀 뺏어갔으면 좋겠다!'  우리가 진짜 두려워해야 할 것은 'AI에게 자리를 뺏기는 것'이 아니라, '단순 반복 업무에 치여 인간만이 할 수 있는 창의적인 고민을 놓치는 것' 아닐까요? 이런 갈증 속에서 TecAce의 AX Pro 가 탄생하였습니다. 단순한 챗봇? 아니, 내 능력을 뻥튀기해 줄 '외골격'  AX Pro를 처음 접했을 때 가장 인상 깊었던 점은 이 플랫폼이 AI를 '인간의 대체재'

"RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축했는데, 중간에 평가 도구를 어디에 끼워 넣어야 할까요?" "Vector DB에서 가져온 문서와 실제 답변을 어떻게 매칭해서 평가하나요?"  LLM 서비스 개발의 마지막 퍼즐은 '아키텍처(Architecture)' 입니다. 단순히 LLM API를 호출하는 것을 넘어, 문서를 검색하고(Retrieve), 답변을 생성하고(Generate), 이를 검증하는(Evaluate) 파이프라인이 매끄럽게 연결되어야 합니다.  이번 마지막 글에서는 RAG 기반 서비스 아키텍처 속에 AI Supervision 을 어떻게 배치하고 연동해야 하는지 실전 청사진(Blueprint)을 제시합니다. 1. RAG 파이프라인과 평가의 연결 고리  RAG 시스템의 핵심은 질문(Query) + 참고 문서(Context) → 답변(Answer) 의 흐름입니다. AI Supervision은 이 흐름의 중간 혹은 끝단에 위치하여 데이터를 수집합니다

"우리 AI 챗봇은 모바일 앱에서 돌아가는데, 평가는 웹에서 따로 해야 하나요?" "매번 로그를 복사해서 평가 도구에 붙여넣기 하는 게 너무 귀찮습니다."   많은 AI 평가 도구들이 웹 브라우저 상에서의 테스트에 머물러 있습니다. 하지만 실제 사용자는 웹페이지뿐만 아니라 모바일 앱, 사내 메신저(Slack), 혹은 복잡한 백엔드 워크플로우 속에서 AI를 만납니다. 개발 환경과 실제 사용 환경의 괴리는 예상치 못한 버그를 낳습니다.  AI Supervision 은 강력한 SDK 와 API 를 통해 여러분의 코드가 있는 그곳이 어디든, 평가 기능을 심을 수 있도록 지원합니다. Remote Evaluation 1. 개발자의 필수품: Python SDK 연동  AI 개발의 표준 언어는 Python입니다. AI Supervision SDK 는 pip install 한 번으로 여러분의 기존 코드 베이스에 녹아듭니다. LangChain / LlamaIndex

"프롬프트를 바꿨는데, 오히려 예전보다 더 이상한 답변이 나오는 것 같아요." "비용 때문에 모델을 경량화하고 싶은데, 성능이 얼마나 떨어질지 확신이 안 서요."   AI 개발 과정은 끊임없는 선택의 연속 입니다. 모델을 바꿀지, 프롬프트를 수정할지, RAG 검색 설정을 변경할지 결정해야 합니다. 하지만 전체 평균 점수만 봐서는 디테일한 변화를 감지하기 어렵습니다.  AI Supervision 의 상세 분석 및 비교 기능 을 통해 무엇이 바뀌었는지, 어디가 문제인지 현미경처럼 들여다보세요. Detailed Results Analysis & Comparison 1. 평균의 함정을 피하는 '상세 분석(Drill-down)'  전체 점수가 90점이라고 해서 모든 것이 완벽한 것은 아닙니다. 10개의 질문 중 1개가 0점일 수도 있습니다. AI Supervision은 평가가 끝난 후, 개별 테스트 케이스(Question-Answer) 단위로 결과를 쪼개서

"이번 달 API 비용이 왜 이렇게 많이 나왔지?" "답변 품질은 좋은데, 고객이 기다리기에 너무 느린 것 같아요." AI 서비스 개발팀의 고민은 '정확도'에서 끝나지 않습니다. 서비스가 상용화 단계에 접어들수록 응답 속도(Latency) 와 운영 비용(Cost) 이라는 현실적인 장벽에 부딪히게 됩니다. 품질이 좋아도 너무 비싸거나 느리면 실패한 서비스가 되기 때문입니다. AI Supervision 의 실시간 인사이트 대시보드 를 통해 모델의 '가성비'와 '퍼포먼스'를 한눈에 파악하고 최적화하는 방법을 소개합니다. Real-time Insights Dashboard 1. 한눈에 보는 AI 건강 상태 텍스트로 된 로그만 들여다보며 문제를 찾는 시대는 지났습니다. 대시보드는 복잡한 평가 결과를 직관적인 차트와 그래프로 시각화하여 보여줍니다. 종합 점수(Overall Score):  현재 모델의 전반적인 건강 상태를 하나의 점수로 확인합니다. 메트

"지난번 평가 때 썼던 그 데이터셋 어디 갔지?" "김 대리가 가지고 있는 파일이 최신 버전 맞아?"  AI 모델을 개발하다 보면 평가용 데이터 파일이 여기저기 흩어지고, 파일명 뒤에 v1, final, real_final이 붙으며 버전 관리가 엉망이 되곤 합니다. 데이터가 관리되지 않으면 평가 결과도 신뢰할 수 없습니다. 이제 AI Supervision 을 통해 파일 기반의 비효율적인 업무 방식에서 벗어나, 중앙 집중형 TestSet 관리 시스템 을 구축하세요. Systematic Test Case Management 1. 테스트셋 관리, 왜 중요한가요? LLM의 성능을 정확히 비교하려면 '동일한 기준(Benchmark)' 이 필요합니다. 어제는 A 질문지로 평가하고, 오늘은 B 질문지로 평가한다면 모델이 좋아진 것인지 알 수 없습니다. 고정된 'Golden Dataset'을 체계적으로 관리해야 모델 변경(예: GPT-3.5 → GPT-4)이나

"AI 모델을 평가하려면 질문과 정답(Ground Truth) 데이터셋이 필요한데, 이걸 언제 다 만들지?"  많은 AI 엔지니어와 PM들이 겪는 가장 큰 병목 구간은 모델 개발이 아니라 '평가 데이터(TestSet)'를 만드는 과정 입니다. 엑셀을 켜놓고 수백 개의 질문을 상상해서 적는 것은 비효율적일 뿐만 아니라, 사람의 편향(Bias)이 개입되어 다양한 시나리오를 커버하기 어렵게 만듭니다.  이제 AI Supervision 의 TC Generator 를 통해 테스트 케이스 생성의 고통에서 해방되세요. 1. TC Generator 란 무엇인가요?  TC Generator 는 사용자가 보유한 문서(PDF, TXT 등)나 특정 주제를 입력하면, AI가 자동으로 평가에 필요한 질문(Question) 과 모범 답안(Ground Truth)  쌍을 생성해 주는 기능입니다. 이를 통해 소위 합성 데이터(Synthetic Data) 를 손쉽게 구축할 수 있

중소 제조기업이 AI 전환에 성공하는 5가지 핵심 패턴을 소개합니다. 현장 지식 챗봇, 예지보전, AI 품질 검사, 수요 예측, 고객 응대 자동화까지 실제 사례 기반 실행 전략을 제공합니다.