Method · 구축의 방법론
업무 병목과
비용 손실에서 출발합니다.
그린파이가 제공하는 것은 소프트웨어가 아니라 구축 방법론입니다. 4단계 공정, 계약 전 적합성 판별, 아키텍처 기반 신뢰 확보 — 모두 실제 프로젝트에서 실측으로 검증된 절차입니다.
사전 진단
보유 데이터 목록부터 묻지 않습니다. 어떤 업무가 병목이고 어디서 비용이 발생하는지를 먼저 규명합니다. 데이터·권한·제약을 실측하고, 이 단계에서 부적합으로 판단되면 사유와 함께 안내드립니다.
설계 워크숍
아키텍처·범위·성공 기준을 공동으로 확정합니다. 프로젝트 중반에 발생할 리스크를 실측 기반 실패 지점 체크리스트로 정리해 계약 전 확인 항목으로 이관합니다.
코드 기반 구축
환경 구성은 콘솔 조작이 아니라 코드로 관리합니다. 모든 스크립트는 멱등하며, 전체 환경을 처음부터 재구축할 수 있습니다 — 실측 1.5시간. 일 단위 스프린트로 진행 현황을 매일 공유합니다.
이관·교육
문서 체계와 함께 이관합니다. 목표는 당사의 개입 없이 자체 운영이 가능한 상태입니다. 필요한 경우에만 운영 지원 계약을 별도로 제안합니다.
- ✕실시간 운영계(트랜잭션)가 핵심인 안건 — 필요한 것이 분석·AI 레이어가 아니라 기간계라면, 해당 영역의 전문사를 소개하는 것이 합리적입니다.
- ✕데이터 규모·빈도가 투자 대비 효과에 미달하는 안건 — 엑셀 자동화나 RPA가 적합한 경우 그 대안을 제시합니다.
- ✕이미 다른 스택에 숙련된 조직 — 전환 비용이 기대 효익을 초과하면 도입을 권하지 않습니다.
- ✕망분리 등 제약으로 클라우드 사용이 불가한 환경 — 적용 가능 범위를 우선 판별합니다.
수임 거절은 손실이 아닙니다. 실패한 프로젝트의 비용은 양측 모두에게 가장 크며, 계약 전의 투명성이 계약 후의 신뢰 기반이 됩니다. 판별 기준의 배경 →
환각 방지 게이트
수치는 결정론적 계산엔진에서만 산출하고, 서술은 원문 인용으로 제한하며, 근거가 없는 항목은 생략합니다. 프롬프트가 아닌 아키텍처 수준의 차단입니다.
개인정보 마스킹 파이프라인
거래처·담당자·고객 정보를 코드로 치환해 LLM에 전달하고 응답에서 역매핑합니다. 원문 개인정보는 모델에 전달되지 않습니다.
골든셋 CI 게이트
수백 건의 검증 문답을 CI에 상시 편입합니다. 코드 변경 시마다 응답 품질의 회귀 여부를 자동 검사합니다.
하이브리드 질의 라우터
수치 집계는 Text-to-SQL, 맥락 해설은 RAG로 처리합니다. 질문 유형을 먼저 분류해 적합한 엔진으로 라우팅합니다.
게이트웨이 추상화
도메인 코드는 특정 AI 벤더를 직접 호출하지 않습니다. 모델 교체·비용 라우팅·사용량 기록이 한 층에서 처리됩니다.
사람의 승인 게이트
자동화 루프의 최종 단계에는 담당자 승인을 배치합니다. 수집→분석→계획은 자동화하고, 적용 승인은 사람이 수행합니다.