ON-PREMISE AI
데이터가 나가지 않는 AI
모델과 데이터를 모두 기관 내부 서버(온프레미스) 또는 폐쇄망 안에 두고, 단 한 건의 데이터도 외부로 나가지 않는 Zero-Leakage 구조 위에서 RAG·챗봇·AI 에이전트를 구축합니다.
왜 ‘데이터가 나가지 않는 AI’ 인가
많은 기관이 도입의 문턱에서 멈추는 이유는 ‘성능’이 아니라 ‘신뢰’입니다. 외부 클라우드 AI에 우리 기관의 내부 문서·개인정보·영업비밀을 보내야 하는가에 대한 근본적 불안이 그것입니다.
규제·보안
공공·교육기관은 망분리·개인정보보호법·정보보안 지침상 민감 자료를 외부 클라우드로 전송하기 어렵습니다.
영업비밀
중소기업의 설계 도면·계약서·고객 데이터는 그 자체가 핵심 경쟁력이며, 외부 유출은 곧 자산 손실입니다.
데이터 주권
외부 API에 보낸 데이터가 어디에 저장·학습되는지 통제할 수 없다는 점이 도입의 최대 걸림돌입니다.
도토리AI의 해법 — 모델과 데이터를 모두 고객의 내부 서버 또는 폐쇄망 안에 두는 Zero-Leakage 구조 위에서 RAG·챗봇·AI 에이전트를 구축합니다. 데이터의 진정한 가치를 지키며 사람을 이롭게 한다는 철학이 가장 명확하게 구현되는 영역입니다.
세 가지 지능형 구성요소
RAG는 에이전트가 사용하는 핵심 ‘도구’이며, 챗봇은 이를 사람과 잇는 ‘창구’입니다. 세 요소가 결합될 때 비로소 ‘우리 기관을 아는, 믿을 수 있는, 일하는 AI’가 완성됩니다.
RAG
검색 증강 생성
답하기 전에 우리 기관 문서를 ‘찾아보고’ 답하는 AI
기관 가치 · 환각(거짓 답변) 최소화, 근거·출처 제시, 규정·조례·매뉴얼 기반 정확한 응답
챗봇
대화형 창구
직원·민원인이 자연어로 묻고 답을 받는 대화 창구
기관 가치 · 24시간 안내·상담, 반복 문의 자동 처리, 담당자 업무 부담 경감
AI 에이전트
자율 업무 수행
여러 단계의 일을 ‘스스로 계획해’ 처리하는 AI 직원
기관 가치 · 검색→분석→작성→정리의 다단계 업무 자동화, 보고서·기사·문서 초안 자동 생성
LLM과 SLM — 기관 환경에 맞춘 최적 모델 설계
거대 언어모델(LLM)만 고집하지 않습니다. 기관의 보안 등급·보유 장비·업무 성격에 따라 LLM과 경량 언어모델(SLM)을 정밀하게 조합해, 외부 의존 없이 자체 서버에서 구동 가능한 최적 구성을 설계합니다. 모든 모델은 폐쇄망 내부에서 구동되어 인터넷 연결이 없는 환경에서도 동작합니다.
LLM 거대 언어모델
특징 · 추론·작문 품질이 높고 복잡한 업무에 강함
적합 용도 · 보고서 작성 · 복합 분석 · 멀티에이전트 협업
SLM 경량 언어모델
특징 · 가볍고 빠르며 적은 장비로 구동, 비용 효율적
적합 용도 · 단순 분류 · 요약 · 민원 자동응답 · 실시간 응대