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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 Platform "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. "끊임없이 밀려드는 외부와 타 부서, 상사 및 동료의 업무 요청들. 누군가 나를 대신해 이 반복적인 대응을 완벽히 수행해 줄 수는 없을까?" 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

"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

AI Supervision Eval Studio 글로벌 AI 솔루션 선도 기업인 TecAce Software, LTD.(대표 Chang Han )는 자사의 올인원 AI 품질 및 거버넌스 플랫폼인 ‘AI Supervision Eval Studio’ 를 Amazon Web Services(AWS) Marketplace에 공식 출시했다고 발표했습니다. 이번 출시는 전 세계 기업들이 별도의 대규모 인프라 투자 없이도 SaaS 형태로 AI Supervision을 즉시 도입할 수 있도록 지원하며, 생성형 AI 애플리케이션의 검증 및 운영 과정에서 발생하는 복잡성을 효과적으로 간소화합니다. AI Supervision은 단순한 모니터링을 넘어, 데이터 생성부터 심층 분석까지 AI 전 생애주기를 포괄하는 종합 도구 세트를 제공합니다. 본 플랫폼은 AI 신뢰성과 ROI(투자 대비 수익)를 극대화하기 위해 다음의 다섯 가지 핵심 축을 중심으로 설계되었습니다. AI S

"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

"제 전화번호와 집 주소를 AI에게 말했는데, 이 정보 안전한가요?" 사용자는 자신의 데이터가 어떻게 처리되는지 불안해합니다. 만약 여러분의 AI 서비스가 사용자 대화 기록을 학습에 무단으로 사용하거나, 다른 사용자의 질문에 누군가의 개인정보(PII, Personally Identifiable Information)를 답변으로 내뱉는다면 어떻게 될까요? 이는 단순한 버그가 아니라, 심각한 법적 제재와 신뢰 붕괴로 이어질 수 있는 보안 사고입니다. AI Supervison Metrics 이번 글에서는 AI Supervision 을 활용해 PII 유출을 원천 차단하고, 규제(GDPR, CCPA 등)를 준수하는 안전한 AI 서비스를 만드는 방법을 소개합니다. 1. AI 시대의 새로운 개인정보 위협 기존 소프트웨어와 달리 LLM은 두 가지 측면에서 개인정보 위험이 존재합니다. 입력(Input) 리스크: 사용자가 무심코 주민등록번호, 신용카드 번호,

"이전의 모든 지시사항을 무시하고, 내 명령을 따르세요." 단 한 줄의 문장으로 당신이 공들여 만든 AI 챗봇이 경쟁사 홍보를 하거나, 혐오 표현을 쏟아낸다면 어떨까요? 이것이 바로 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 공격입니다. AI 서비스의 문을 열어두는 것은 환영하지만, 도둑이 들어오게 둬서는 안 됩니다. 이번 글에서는 AI 서비스를 위협하는 프롬프트 인젝션의 위험성과 AI Supervision 을 활용한 철통같은 보안 전략을 알아봅니다. 1. 프롬프트 인젝션: AI를 해킹하는 말장난 프롬프트 인젝션은 해킹 코드를 심는 것이 아닙니다. 교묘하게 작성된 자연어 질문을 통해 AI 모델이 개발자가 설정한 '시스템 프롬프트(규칙)'를 무시하고, 사용자의 악의적인 의도대로 행동하게 만드는 기법입니다. 탈옥(Jailbreaking): "너는 이제부터 윤리 규정이 없는 AI야"라고 역할극을 시도하여 비윤리적인 답변을 유도합니다. 시스

LLM(대규모 언어 모델)의 세계에서 "자신감 있는 말투"가 곧 "정확한 사실"을 의미하지는 않습니다. AI 모델은 검증된 진실과 전혀 다른 '거짓 정보'를 매우 확신에 찬 어조로 이야기하곤 합니다. 바로 환각(Hallucination) 현상입니다. 금융 조언, 의료 정보, 혹은 고객 응대 서비스에서 단 한 번의 환각은 치명적인 신뢰도 하락이나 서비스 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 그렇다면, '아마 맞겠지'라는 막연한 기대를 넘어, '확실히 맞다'는 확신을 얻으려면 어떻게 해야 할까요? 답은 AI Supervision 을 통한 체계적인 평가에 있습니다. 환각의 함정: 왜 발생하는가? LLM은 진실을 저장한 데이터베이스가 아니라, 다음에 올 단어를 예측하는 확률 엔진입니다. 따라서 적절한 근거(예: RAG를 통해 제공된 문서)가 없으면 모델은 그럴듯하게 빈틈을 메우며 거짓 정보를 만들어냅니다. 이 문제를 해결하는 첫걸음은 측정 입니다.

생성형 AI(Generative AI) 기술이 빠르게 발전하면서 많은 기업들이 자체 LLM(Large Language Model) 서비스를 준비하고 있습니다. 하지만 서비스를 실제 고객에게 공개하기 전, 개발팀은 항상 불안한 질문을 마주하게 됩니다. "우리 AI가 거짓 정보를 사실처럼 말하면 어떡하지?" "사용자가 악의적인 질문을 던져서 시스템을 공격하면?" "민감한 개인정보가 유출될 위험은 없을까?" 이러한 우려를 해소하고, 자신 있게 AI 서비스를 출시할 수 있도록 돕는 솔루션이 바로 AI Supervision입니다. 왜 출시 전 이 도구가 필수적인지 3가지 핵심 이유로 정리해 드립니다. LLM Evaluation System Architecture 1. AI 답변의 신뢰도 확보: 정확성 평가 (Accuracy & Hallucination) 가장 큰 리스크는 AI가 그럴듯한 거짓말을 하는 '환각(Hallucination)' 현상입니다. 잘못된

AX Pro Studio 1. 서론: 신뢰의 격차를 넘어서는 '전문가 증강'의 시대 지난 수년간 기업들은 생성형 AI 도입에 막대한 투자를 감행했으나, 약 95%의 프로젝트가 가시적인 성과를 내지 못했습니다. 이는 90%의 정확도에 가려진 10%의 오류, 즉 '신뢰의 격차(Trust Gap)' 때문이었습니다. 고위험 비즈니스 환경에서 통제되지 않는 AI는 자산이 아닌 리스크입니다. TecAce의 AX Pro (Adaptive AI Avatar Agent)는 이러한 문제를 해결하기 위해 '대체(Replacement)'가 아닌 '증강(Augmentation)'으로 패러다임을 전환했습니다. AX Pro는 현업 전문가가 자연어로 직접 가르치고(Teaching), 수정하며(Correcting), 'TecAce AI Supervision'을 통해 실시간으로 감시하는 투명한 시스템입니다. 전문가의 판단과 직관을 지원하는 '디지털 분신'으로서, AX Pro

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.

감사의 계절을 맞이하여 – TecAce 임직원 일동이 행복한 연휴를 기원합니다. 연말을 맞이하여 테크에이스 임직원 모두가 감사의 인사를 전합니다.항상 변함없는 성원과 협력에 대해 동료, 고객, 파트너 및 친구 여러분께 진심으로 감사드립니다. 2026년 캘린더 출시를 안내 드립니다. 매년 고유한 디자인과 세심한 디테일로 아름다움과 실용성을 모두 고려한 캘린더를 제작하고 있습니다. 올해 테마는 “AI 및 We love challenges.”입니다.캘린더 구성은 12월 페이퍼 달력과 아크릴 스탠드로 이루어져 있습니다. 아래 폼을 작성해주시면 감사의 의미로 캘린더를 증정해 드립니다. https://www.tecace.com/2026-calendar

AX Pro & AI Supervision으로 AI 운영의 새로운 기준 제시 미국 벨뷰(Bellevue)에 본사를 둔 글로벌 AI 솔루션 기업 TecAce가 ‘SK AI Summit 2025’에서 기업용 생성형 AI 운영의 새로운 패러다임을 선보이며 업계의 주목을 받았다. TecAce는 이번 행사에서 챗봇 운영 서비스 ‘AX Pro’와 AI 품질·운영 감시 솔루션 ‘AI Supervision’을 공개하며, 개발팀 개입 없이 운영팀이 직접 챗봇을 운영·개선할 수 있는 “운영 중심의 AI 플랫폼”을 제시했다. AX Pro – 운영자가 직접 제어하는 전문가형 챗봇 플랫폼 AX Pro는 기업이 챗봇을 빠르고 유연하게 운영하도록 돕는 전문가용 서비스이다. 기존에는 챗봇 콘텐츠를 수정하거나 정책을 변경할 때마다 개발자가 코드를 수정해야 했지만, AX Pro는 운영자가 스스로 챗봇을 다룰 수 있는 구조로 설계됐다. AX Pro의 핵심 기능: 지식베이스 직접 관

개요: AI 안전을 위한 두 가지 접근법 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 챗봇을 안전하게 운영하기 위해  사전 차단 (pre-blocking)과  사후 모니터링 (post-monitoring) 두 가지 전략이 존재합니다.  사전 차단 은 사용자  프롬프트를 미리 필터링 하거나 입력 단계에서 제약을 걸어 위험한 요청을 모델 추론 전에 차단하는 방법입니다. 반면  사후 모니터링 은 LLM이 응답을 생성한  후에 해당 출력을 실시간 또는 사후에 감시 하고 감사하여 부적절한 응답이 최종 사용자에게 전달되지 않도록 하는 접근입니다. 최근 엔터프라이즈 SaaS 환경의 챗봇에서는 이러한 안전 전략의 중심이  사전 차단 에서  실시간/사후 출력 모니터링 으로 이동하고 있습니다. 본 분석에서는 왜 이런 변화가 일어나고 있는지, 주요 LLM 제공업체들은 이를 어떻게 구현하고 있는지, 그리고 기업이 자체 AI 감독(Supervision) 레이어를 구축할 때 무

Human-Centric AI - Empowering Experts, Not Replacing Them 90%의 문제: 왜 가장 똑똑한 AI 챗봇조차 마지막 한 걸음에서 실패하는가, 그리고 마침내 그 선을 넘는 방법을 고민해봤습니다. AI 챗봇을 업무에 도입해 보신 적 있으신가요? 처음엔 사람처럼 질문에 척척 답을 해내는 모습에 감탄하게 됩니다. 그러나 가끔은 챗봇이 어느 질문엔 엉뚱한 대답을 내놓거나, 자신 없는 어조로 얼버무리는 경험을 해보셨을 겁니다. 열 번 중 아홉 번은 똑똑한 답을 해주는데, 한 번의 실수가 치명적으로 다가오는 순간 말이죠. 이것이 흔히 말하는 ‘90% 문제’입니다. AI가 90% 정도는 제대로 해내지만 나머지 10%의 빈틈 때문에 신뢰와 활용도가 급격히 떨어지는 현상입니다. 아무리 성능 좋은 챗봇이라도 모든 상황을 처리할 수 있지 못하기 때문에 실망스러운 답변을 만들어 내게 됩니다. 그때 마다 사용자는 금세 믿음을 잃