흩어진 기업 데이터를 연결해, 근거와 신뢰도가 확인되는 AI 답변을 만듭니다.

공통 구조는 표준화하고, 고객사 업무 모델은 유연하게 확장합니다. 변경 이력은 버전으로 관리해 비교·복원할 수 있습니다.

RDB, Excel, PDF, 한글 문서의 데이터를 원본 변경 없이 연결합니다. 동일한 현장·법인·계약 정보를 하나의 객체로 정리하고, 각 정보의 출처와 신뢰도를 함께 기록합니다.

문서 검색과 데이터 관계 탐색을 함께 활용합니다. 충분한 근거가 없으면 답변을 보류하고, 검색 API·업무 화면·AI 에이전트에서 동일한 지식 기반을 활용할 수 있습니다.

자동화가 확신하지 못하는 결과만 담당자가 검토합니다. 승인 이력과 감사 로그를 남겨 데이터 품질과 운영 책임을 관리합니다.

Object — 흩어진 데이터를 일관된 업무 객체로 연결합니다.

ERP·CRM·문서 저장소에 흩어진 정보를 현장·공정·원가·계약처럼 업무에서 사용하는 기준 객체로 정리합니다. 기존 시스템을 교체하지 않고, 그 위에 연결하는 방식으로 적용합니다.

Property — 객체를 식별하고 비교할 수 있는 기준을 정리합니다.

법인명, 사업자등록번호, 프로젝트 코드 등 식별 기준을 바탕으로 여러 시스템에 흩어진 동일 대상을 연결합니다. 민감 정보는 고객 보안 정책에 따라 최소 범위에서 식별·연결되도록 설계합니다.

Link — 데이터 사이의 관계를 연결해 맥락을 만듭니다.

각 연결에는 출처와 신뢰도를 기록해, 답변이 나온 근거를 추적할 수 있습니다. 문서 검색과 관계 탐색을 함께 활용해, 여러 데이터에 걸친 복합 질문에도 답할 수 있습니다.

Action — 답변에서 실제 업무 실행까지 연결합니다.

업무 실행을 데이터 모델 안에서 관리 가능한 단위로 정의합니다. 알림 발송, 업무 요청, 승인 후 시스템 반영 등 후속 업무로 연결할 수 있습니다. 영향이 있는 실행은 승인 절차를 거쳐 안전하게 처리합니다.

근거가 확인된 정보만 답하는 AI 에이전트

답변마다 근거와 신뢰도를 함께 제시합니다. 충분한 근거가 없을 때는 답변을 보류해, 추측성 응답을 줄이도록 설계했습니다.

문서 검색 중심의 RAG는 관련 내용을 찾는 데 유용하지만, 기업 업무는 데이터 간 관계와 기준까지 함께 이해해야 합니다.

실제 업무는 현장·공정·원가·계약처럼 서로 연결된 데이터 위에서 이루어집니다. 관계와 기준이 없으면 답변의 사실 확인, 재현, 책임 추적이 어려워집니다.

온톨로지는 데이터 사이의 관계와 업무 규칙을 모델링해, AI가 맥락을 이해하고 검증 가능한 답을 만들도록 돕습니다.

Dedicated Cloud

알파카랩스가 운영하는 고객사 전용 클라우드 환경. LLM 처리 위치와 외부 통신 범위는 선택한 배포 방식과 보안 정책에 따라 구성합니다.

Customer VPC

고객사 클라우드 경계 안에 표준 스택 배포. 고객 보안 심사 기준에 맞춰 설계할 수 있는 격리 구조.

On-prem · 망분리

인터넷 분리 환경에서도 운영할 수 있도록 구성하며, 외부 통신은 네트워크 정책에 따라 제한합니다.