Method · 구축의 방법론
통증과 돈에서
시작합니다.
그린파이가 파는 것은 소프트웨어가 아니라 구축의 방법론입니다. 4단계 공정, 계약 전 판별, 그리고 아키텍처로 만드는 신뢰 — 전부 실제 프로젝트에서 실측으로 검증된 것들입니다.
4단계 공정
사전 진단
“무슨 데이터가 있으세요?”라고 묻지 않습니다. 어디가 아프고 어디서 돈이 새는지에서 시작합니다. 데이터·권한·제약을 실측하고, 이 단계에서 안 맞으면 안 맞는다고 말씀드립니다.
설계 워크숍
아키텍처·범위·성공 기준을 함께 확정합니다. 프로젝트 중반에 터질 문제를 실측 기반 실패 지점 체크리스트로 계약 전 확인 항목으로 옮깁니다.
코드 기반 구축
포털 클릭이 아니라 코드로 짓습니다. 모든 스크립트는 멱등하며, 전체 환경을 처음부터 다시 지을 수 있습니다 — 실측 1.5시간. 일 단위 스프린트로 진행 상황이 매일 보입니다.
이관·교육
문서 체계와 함께 넘겨드립니다. 목표는 우리가 없어도 돌아가는 상태입니다. 필요한 경우에만 운영 지원 계약을 따로 제안합니다.
정직한 판별 — 이런 안건은 거절합니다
- ✕실시간 운영계(트랜잭션)가 핵심인 안건 — 필요한 것이 분석·AI 레이어가 아니라 기간계라면, 그 일을 잘하는 회사를 소개해 드리는 편이 맞습니다.
- ✕데이터 규모·빈도가 투자 대비 효과를 내지 못하는 안건 — 엑셀 자동화나 RPA가 답인 경우, 그렇게 말씀드립니다.
- ✕이미 다른 스택에 숙련된 조직 — 전환 비용이 이득을 넘어서면 저희를 쓰지 않는 것이 맞습니다.
- ✕망분리 등 제약으로 클라우드 자체가 불가한 환경 — 가능한 범위를 먼저 판별합니다.
거절은 저희의 손해가 아닙니다. 실패할 프로젝트의 비용은 양쪽 모두에게 최악이고, 계약 전의 정직함이 계약 후의 신뢰를 만듭니다. 왜 그렇게 하는지에 대한 글 →
신뢰의 아키텍처 — 반복 검증된 패턴
환각 방지 게이트
숫자는 결정론적 계산엔진에서만, 서술은 원문 인용만, 근거가 없으면 항목을 생략합니다. 프롬프트가 아니라 아키텍처 레벨의 차단입니다.
개인정보 마스킹 파이프라인
거래처·담당자·고객 정보를 코드로 치환해 LLM에 보내고, 응답에서 역매핑합니다. 원문 개인정보는 모델에 닿지 않습니다.
골든셋 CI 게이트
수백 건의 검증 문답을 CI에 상시 편입합니다. 코드가 바뀔 때마다 AI의 답이 무너지지 않았는지 기계가 검사합니다.
하이브리드 질의 라우터
수치 집계는 Text-to-SQL로, 맥락 해설은 RAG로 — 질문 유형을 먼저 분류해 맞는 엔진으로 보냅니다.
게이트웨이 추상화
도메인 코드는 특정 AI 벤더를 직접 호출하지 않습니다. 모델 교체·비용 라우팅·사용량 기록이 한 층에서 처리됩니다.
사람의 승인 게이트
자동화 루프의 끝에는 항상 사람의 결재가 있습니다. 수집→분석→계획까지는 기계가, 적용 승인은 사람이.
Measured, not promised