기술

AI와 자동화, 이렇게 만듭니다

실제 개발에 쓰는 기술을 구조도와 함께 소개합니다. 원리를 먼저 설계하고, 검증된 도구로 짓습니다.

01AI 개발 · MCP

AI가 실제 시스템을 다루게 하는 구조

언어 모델은 혼자서는 글만 씁니다. MCP로 사내 데이터와 기능을 도구로 연결하면, AI가 조회하고 처리하고 결과를 남기는 일까지 맡을 수 있습니다.

기능을 도구 단위로 연결합니다

AI가 쓸 수 있는 기능을 도구로 정의해 사내 시스템과 연결합니다.

사람과 같은 기능을 부릅니다

화면의 기능과 AI의 도구가 같은 함수를 써서, AI가 한 일도 사람이 화면에서 확인합니다.

권한과 범위를 제한합니다

AI가 호출할 수 있는 기능과 데이터 범위를 정하고, 외부에서 접근하지 못하게 막습니다.

02RAG · 검색 증강 생성

회사 문서를 근거로 답하는 AI

RAG는 질문과 관련된 문서를 먼저 찾아 AI에게 함께 건네는 방식입니다. AI가 지어내는 대신 근거 문서를 바탕으로 답하고, 어느 문서에서 왔는지 출처를 보여 줍니다.

출처를 함께 보여 줍니다

답변마다 근거가 된 문서와 위치를 붙여, 사람이 바로 확인할 수 있게 합니다.

권한에 맞는 문서만 찾습니다

부서·등급 같은 조건으로 검색 범위를 걸러, 볼 수 없는 문서는 답에 쓰지 않습니다.

질문 세트로 품질을 잽니다

자주 받는 질문과 기대 답을 모아 두고, 바꿀 때마다 같은 세트로 정확도를 확인합니다.

검색 방식 비교

키워드 검색

찾는 기준
단어가 같은지
강한 경우
제품 코드 · 고유명사
약한 경우
다른 표현으로 물으면 놓침

벡터 검색

찾는 기준
뜻이 가까운지
강한 경우
다른 말로 물어도 찾음
약한 경우
정확한 번호 · 코드 일치

하이브리드

찾는 기준
두 결과를 합쳐 순위
강한 경우
실무 문서 대부분
약한 경우
구성과 조정이 필요

03청킹 · 문서 나누기

검색 품질은 청킹에서 정해집니다

긴 문서를 AI가 찾기 좋은 크기로 나누는 일을 청킹이라 합니다. 너무 크면 관계없는 내용이 섞이고, 너무 작으면 문맥이 끊깁니다.

검색 품질은 청킹에서 정해집니다원본 문서청크 1청크 2청크 3청크 4겹침

앞뒤를 조금 겹칩니다

청크 경계에서 문장이 잘려도 뜻이 이어지도록 앞뒤를 일부 겹쳐 나눕니다.

제목과 출처를 붙입니다

청크마다 문서 제목·장 번호·날짜를 함께 저장해, 검색과 출처 표시에 씁니다.

표와 코드는 통째로 둡니다

표나 코드 블록은 중간에서 자르지 않고 한 덩어리로 보존합니다.

청킹 방식 비교

고정 길이

나누는 기준
일정한 글자 · 토큰 수
어울리는 문서
형식이 고른 문서
주의할 점
문장 중간이 잘릴 수 있음

구조 단위

나누는 기준
제목 · 문단 · 조항
어울리는 문서
규정 · 매뉴얼 · 계약서
주의할 점
길이가 들쭉날쭉함

의미 단위

나누는 기준
내용이 바뀌는 지점
어울리는 문서
회의록 · 보고서
주의할 점
나누는 비용이 큼

04Qdrant · 벡터 데이터베이스

뜻으로 찾는 데이터베이스

Qdrant는 문장을 숫자 벡터로 바꿔 저장하고, 뜻이 가까운 것을 빠르게 찾아 주는 벡터 데이터베이스입니다. 직접 서버에 설치해 사내 데이터를 밖으로 내보내지 않고 운영할 수 있습니다.

뜻으로 찾는 데이터베이스계약서매뉴얼회의록질문가까운 문서

뜻이 가까운 것을 찾습니다

질문과 문서를 같은 공간의 벡터로 바꾸고, 거리가 가까운 순서로 찾습니다.

조건으로 걸러 냅니다

부서·날짜·권한 같은 속성을 함께 저장해, 조건에 맞는 문서 안에서만 찾습니다.

사내에 직접 설치합니다

Docker로 자체 서버에 설치해, 문서가 외부 서비스로 나가지 않게 운영합니다.

05n8n · 워크플로 자동화

업무 흐름을 이어 붙이는 자동화

n8n은 언제 무엇을 받아 어떻게 처리하고 어디로 보낼지를 노드로 이어 업무 흐름을 만드는 자동화 도구입니다. 직접 서버에 설치해 운영할 수 있습니다.

자체 서버에서 운영합니다

외부 클라우드 대신 직접 설치해, 업무 데이터를 사내에 둡니다.

실패하면 바로 알립니다

흐름이 멈추거나 실패하면 메신저로 알리고, 정상일 때는 조용히 돕니다.

흐름과 암호화 키를 함께 백업합니다

워크플로만 백업하면 연결 정보를 되살릴 수 없습니다. 암호화 키까지 함께 보관합니다.

n8n과 직접 개발, 언제 무엇을 쓰나

어울리는 일

n8n 워크플로
서비스끼리 잇는 반복 업무
직접 개발
규칙이 복잡한 핵심 업무

만드는 속도

n8n 워크플로
빠름 — 노드를 이어 구성
직접 개발
설계와 개발이 필요

바꾸기

n8n 워크플로
화면에서 흐름을 고침
직접 개발
코드 수정과 배포

한계

n8n 워크플로
복잡한 로직 · 대량 처리
직접 개발
초기 비용이 큼

06영상 자동화

반복 공정은 도구가, 완성은 사람이

영상 편집에서 되풀이되는 공정 — 장면 나누기, 자막 초안, 구간 자르기 — 은 자체 개발한 도구로 자동화하고, 흐름과 완성도는 사람이 판단합니다.

프레임 단위로 정확히 자릅니다

키프레임 때문에 시작점이 밀리는 오차를 막고, 결과 길이를 실제로 재서 확인합니다.

원본 화질을 지킵니다

불필요한 변환을 줄이고, 받은 화질을 화면에 표시해 확인합니다.

필요한 도구를 함께 담습니다

외부 도구를 설치본에 넣고 경로를 고정해, 어느 PC에서나 같은 결과를 냅니다.

자체 영상 도구 설치본 크기
이전
327MB
현재
76MB

외부 부품을 가벼운 것으로 바꿔 줄였습니다(2026년 9월).

사용 기술

검증된 표준 기술로 만듭니다

웹

ReactNext.jsJavaSpring

데이터

PostgreSQLQdrant

인프라

DockerLinux

AI

ClaudeMCPPython

자동화

n8n

영상

FFmpeg자체 영상 도구