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PoC는 됐는데 서비스에는 못 붙입니다
데이터 연결, 권한, 비용 통제, 운영 흐름이 빠지면 실제 고객에게 붙이기 어렵습니다.
제대로 굴러가게 만드는 일이 더 중요합니다
PoC로 끝나는 기능이 아니라 데이터 구조, 권한, 운영 흐름, 관리자 도구까지 갖춘 AI 기능을 실제 서비스 안에 녹여드립니다.
데이터 연결, 권한, 비용 통제, 운영 흐름이 빠지면 실제 고객에게 붙이기 어렵습니다.
원천 데이터 구조가 약하면 검색 품질도 흔들리고 답변 일관성도 떨어집니다.
프롬프트 관리, 품질 점검, 관리자 기능, 장애 대응 체계가 없으면 AI가 오히려 리스크가 됩니다.
문제 정의부터 운영 구조까지 한 흐름으로 연결해야 전환과 실행력이 함께 올라갑니다.
무엇을 자동화하고 어떤 경험을 바꿀지 먼저 정리해야 AI 범위도 불필요하게 커지지 않습니다.
검색 품질과 응답 품질을 위해 필요한 데이터 수집·정제 구조를 먼저 설계합니다.
권한, 비용, 로그, 관리자 기능까지 챙겨 실제 서비스 안에서 안정적으로 돌아가게 만듭니다.
초기 진단부터 배포/이관까지, 무엇을 언제 확인하는지 고객이 알 수 있어야 프로젝트가 안정적으로 굴러갑니다.
무엇을 자동화할지, 지금 데이터 구조로 어디까지 가능한지부터 확인합니다.
모델, 검색 구조, API, 권한, 비용 관리 방식까지 전체 그림을 먼저 잡습니다.
사용자용 기능만이 아니라 관리자용 도구까지 함께 만들어 실제 사용 환경을 완성합니다.
로그와 피드백을 바탕으로 품질을 개선할 수 있게 운영 기준까지 함께 정리합니다.
DEVCRAFT는 개발, 데이터, 인프라를 분리하지 않고 실제 운영 가능한 상태까지 끌고 가는 팀 구조를 강점으로 둡니다.
AI를 제품 안의 한 기능으로 보고 백엔드, 데이터, 운영 도구까지 함께 설계합니다.
사내 데이터 정리와 연결이 필요한 프로젝트에서 특히 강하게 대응할 수 있습니다.
비용, 품질, 권한, 장애 대응을 함께 봐야 실제 서비스로 이어질 가능성이 높아집니다.
문서는 많지만 내부 지식을 빠르게 찾기 어려운 조직
기존 제품에 AI 기능을 더해 차별화를 만들고 싶은 팀
네. 다만 모델 비교 자체보다 사용 시나리오, 데이터 조건, 비용 구조를 함께 보고 결정합니다.
현재 데이터 형태와 질문 패턴을 보면 RAG가 필요한지, 다른 접근이 더 나은지 판단해드릴 수 있습니다.
가능합니다. 다만 AI 기능을 붙이기 전에 최소한의 정제와 적재 구조가 필요한 경우가 많아 그 범위부터 같이 제안드립니다.
지금 가진 데이터와 목표를 알려주세요. PoC에서 끝날지, 서비스까지 갈 수 있을지 현실적으로 함께 판단해드리겠습니다.