생성형 AI
제품 안의 초안, 다시 쓰기, 구조화 생성.
인공지능
AI 개발 & 자동화 솔루션
AI는 실제 프로세스에 붙을 때 유용합니다. 승인된 문서에서 답하기, 파일에서 필드 추출, 첫 응답 초안, 티켓 라우팅, 내부 지식베이스 요약. 홈페이지 슬로건으로는 유용하지 않습니다.
ZEH Technologies는 AI 기능을 소프트웨어로 설계합니다. 데이터 원천, 권한, 평가, 로깅, 사람 폴백, 실제로 쓰는 인터페이스. 인간 수준 지능, 보장된 ROI, 당신 환경에서 측정할 수 없는 정확도는 약속하지 않습니다.
작업은 생성형 AI, AI 에이전트, AI 챗봇, RAG, 지식 어시스턴트, 비즈니스 자동화, LLM 연동, 문서 인텔리전스, AI 검색, 워크플로 자동화, AI API, 데이터 추출, 고객 지원 AI, 영업 지원, 내부 지식 시스템을 포괄합니다.
AI 에이전트
정의된 워크플로를 따르는 도구 사용 어시스턴트. 열린 페르소나가 아닙니다.
AI 챗봇
콘텐츠에 근거한 지원과 웹사이트 어시스턴트.
RAG / 지식 시스템
문서에 대한 검색과 출처로의 인용.
문서 인텔리전스
비즈니스 파일의 분류, 추출, 요약.
LLM 연동
API 연결, 프롬프트 관리, 안전 제약.
워크플로 자동화
트리거, 큐, 기존 소프트웨어로의 인수인계.
AI 검색
정책, 티켓, SKU 또는 매뉴얼을 가로지르는 발견성.
AI가 공략해야 할 비즈니스 문제
회사는 정책 최신본을 찾고, 같은 고객 질문에 다시 답하고, PDF에서 필드를 복사하고, 주간 리포트를 손으로 모으며 시간을 낭비합니다. 경계가 있는 문제입니다. 소요 시간, 오류율, 백로그 규모로 측정할 수 있습니다.
경계 없는 문제—“팀을 대체하라”, “자율 회사”—는 범위를 잡는 방식이 아닙니다. 워크플로, 데이터셋, 사용자, 완료 정의를 고릅니다.
AI를 구현하는 방식
대부분 프로젝트는 데이터에서 시작합니다. 어디에 있는지, 누가 볼 수 있는지, 얼마나 신선한지, 어떻게 갱신되는지. 그다음 검색, 도구, 모델 인터페이스를 고릅니다. 그다음 제품 표면—채팅, 받은편지함 사이드카, 백오피스 작업, API—을 만듭니다.
평가는 납품의 일부입니다. 질문이나 문서 샘플, 기대 답, 검토 루프. 지식 업무에서 출처를 보여주지 못하면 성격이 아니라 제품 결함으로 봅니다.
아키텍처에서 AI가 앉는 위치
AI 기능은 거의 항상 백엔드가 필요합니다. 인증, 파일 저장, 작업 큐, 감사 로그. API 및 백엔드 개발을 참고하세요. 공개 사이트나 앱은 그 시스템의 한 클라이언트일 뿐입니다.
성과 중심 보기는 AI 솔루션 허브. 구축 방식은 이 서비스 페이지에 머무르세요.
자주 묻는 질문
기업이 주로 묻는 질문.
맞춤 AI 개발이란?
범용 챗봇 위젯을 떨어뜨리는 것이 아니라 데이터, 권한, 워크플로 주변에 AI 기능을 구축합니다.
AI가 기존 소프트웨어와 연동할 수 있나요?
예. API, webhook, 백엔드 작업을 통해. 연동 품질은 상대 시스템 API에 달렸습니다.
AI 에이전트란?
도구를 호출하고 제한 속에서 목표로 단계를 따르는 소프트웨어. 사람이 아니며 사람으로 서술되어서는 안 됩니다.
RAG이란?
검색 증강 생성. 모델은 지식원에서 가져온 구절로 답합니다. RAG 페이지를 참고하세요.
내부 회사 AI 어시스턴트를 구축할 수 있나요?
예. 보통 SSO, 역할, 감사 로그가 있는 RAG 또는 에이전트 시스템입니다.
AI 프로젝트는 얼마나 걸리나요?
초점을 맞춘 파일럿은 몇 주일 수 있습니다. 평가, 권한, 연동이 있는 프로덕션 어시스턴트는 더 깁니다. 데이터와 시스템을 본 뒤에 추정합니다.
프로젝트 시작
ZEH Technologies와 이것을 논의하세요.
현재 시스템, 청중, 제약을 공유하세요. 실용적인 다음 단계를 권하겠습니다.