AI 아키텍처

AI가 답하기까지 필요한 과정을 설계합니다.

AI에 어떤 자료를 줄지, 어떤 기능을 실행하게 할지, 결과를 어떻게 확인할지 정합니다. 블루어반은 각 제품의 업무에 맞춰 이 과정을 소프트웨어로 구현합니다.

BLUEURBAN

확인 가능한 결과로 이어갑니다

공통 설계 원리

AI가 하는 일과 시스템이 확인할 일을 나눕니다.

모델은 언어와 의도를 해석하고 결과를 구성합니다. 주변 시스템은 자료를 선택하고 도구를 실행하며 권한과 구조를 확인합니다. 각 기술은 업무 목적에 맞게 이 역할을 조합합니다.

제품을 합쳐 하나의 엔진으로 표시한 그림이 아니라, 제품별 설계에 반복되는 역할을 정리한 개념도입니다.

필요한 자료 선택: 현재 질문과 작업에 필요한 자료를 고르고, 확인된 내용과 아직 모르는 내용을 구분합니다.
실행 전 권한 확인: AI가 요청한 작업을 시스템이 검증한 뒤 실행합니다. 데이터를 조회할 때는 접근 권한과 읽기 전용 조건을 확인합니다.
답변에 사용한 자료 보관: 조회 결과와 참고자료를 남겨 답변이 무엇을 바탕으로 나왔는지 확인할 수 있게 합니다.
기술별 평가 방법 선택: SQL 실행 정확도, 장문 일관성, 출처 가시성, 문서 답변 F1은 측정하는 대상이 다릅니다. 각 기술의 목적에 맞는 지표로 평가합니다.

업무 기능을 도구로 발행하면 연결된 AI 클라이언트가 해당 기능을 발견하고 호출할 수 있습니다.

자료 준비부터 권한 확인과 결과 반환까지, 필요한 역할과 경계를 함께 검토합니다.