ChatGPT나 Copilot이 있는데, 또 필요한가요?
모델 대체가 아니라 맥락 증강입니다. 쓰고 있거나 검토 중인 LLM 워크플로우에 회사 맥락을 붙여 활용도가 높아지는지 PoC에서 측정합니다.
No Prompt. Input Context.
사내 업무 맥락을 근거로 임원·실무자별 보고를 돕습니다.
온프레미스 서버, 조직 온톨로지, 권한·감사, 통제 실행 흐름으로 승인된 맥락을 준비합니다.
모델 교체 없음 · 승인된 맥락 후보 · PoC 기준선
질문 전 업무 맥락
approved
반복 설명
회사 용어와 승인 흐름을 매번 설명
“부서별 용어와 승인 내역을 다시 설명...”
Prepared Work Context
질문 전에 준비된 승인 맥락 묶음
회사 용어
승인 흐름
결정 히스토리
승인 범위
근거 링크
검토 대기
기존 LLM
짧은 질문 + 준비된 맥락
ctx://approved/workflow
반복 설명 감소No Prompt. Input Context.
문제 정의
LLM은 답을 못 하는 게 아니라, 회사 맥락을 모릅니다.
반복 보고, 용어 불일치, 승인 히스토리 누락은 조직마다 다르게 나타납니다. PoC에서 먼저 계측할 운영 가설입니다.
반복 보고와 재정리
같은 보고서가 메일, 문서, 메신저에 흩어져 담당자가 출처와 최신본을 다시 찾습니다.
시간 기준선
용어와 책임 경계
부서마다 같은 단어를 다르게 쓰면 LLM 답변도 흔들립니다. 먼저 용어와 소유 관계를 맞춥니다.
용어 시드
승인·감사 히스토리
수정 이유와 승인 근거가 남지 않으면 다음 요청은 처음부터 다시 설명해야 합니다.
승인 흐름
PoC 진단 범위
PoC에서 확인하는 3가지
기준선을 먼저 합의합니다
성과 주장이 아니라 확인 범위입니다. ChatGPT, Claude, Copilot 같은 LLM 흐름이 업무 어디에서 막히는지 PoC에서 먼저 계측합니다.
세 가지 기준선이 합의되면 데이터 연결 범위, 온톨로지 시드, 조직 콘솔 검토 흐름을 어디까지 볼지 결정할 수 있습니다.
PoC 범위 논의성과 주장 전 기준선
01
LLM 활용률 기준선
현재 도구·팀·업무별 사용 흐름
02
반복 설명 비용
용어·승인·히스토리 재입력 시간
03
업무 맥락 적용 범위
승인 소스·근거 링크·검토 큐
해결 방식
매번 설명하던 맥락을 질문 전에 준비합니다
LLM 단독 사용은 사용자가 매번 회사 맥락을 설명해야 합니다. ONESHIM은 승인된 업무 맥락 묶음을 질문 전에 준비해 반복 설명을 줄입니다.
LLM 단독 사용
1질문마다 배경 설명 작성
2회사 용어·승인 흐름 붙여 넣기
3맥락 누락으로 재시도
4결과 검증 후 수동 정리
맥락을 매번 사람이 보충
ONESHIM 증강
1승인된 소스에서 맥락 후보 수집
2회사 용어와 관계를 온톨로지로 정리
3근거 링크가 붙은 업무 맥락 준비
4사람 검토 후 LLM 워크플로우에 연결
No Prompt. Input Context.
제품 구성
수집하고, 구조화하고, 검토합니다
01
Client
데스크톱 클라이언트 · 오픈소스
승인된 소스 후보 수집
소스 감사→
02
Server
온톨로지 · 지식그래프 엔진
회사 용어와 관계 구조화
맥락 구조화→
03
Console
조직 운영 콘솔
검토 큐 · 권한 · 감사 운영
운영 콘솔자세한 화면은 플랫폼 투어에서 확인합니다.
도입 전 질문
도입 전 확인할 4가지
내부 데이터를 외부 클라우드로 보내는 건 부담스럽습니다.
SaaS, Demo, On-prem 배포 경로를 분리해 검토합니다. 민감 데이터의 내부망 처리 범위와 Client 소스 감사 범위는 PoC에서 먼저 합의합니다.
온톨로지 구축은 수개월 걸린다고 들었습니다.
초기 스캔으로 사내 문서, 로그, DB에서 시드를 만들고 PoC 범위 안에서 구축, 튜닝, KPI 측정을 분리합니다.
ROI와 회수 기간은 어떻게 계산합니까?
현재 활용률, 반복 설명 시간, LLM 범위와 비용을 기준선으로 잡고 승인된 PoC 실측 또는 합성 로그로 보정합니다.