Wissly Code 출시: 사내망에서 코드를 만들고 검토하는 AI 코딩 에이전트
플래텀이 Wissly Code 출시를 소개했습니다. 로컬 LLM으로 코드를 작성·실행하고, 변경 사항과 앱 미리보기를 검토하는 방식과 폐쇄망 도입 준비를 살펴보세요.
Wissly Journal
일의 맥락을 더 깊게 읽습니다.
선별한 인사이트
사내 문서를 더 잘 활용하는 방법부터 AI 도입을 준비하는 기준까지.
건설 계약서와 시방서 AI 검토, 쟁점을 원문 근거로 정리하는 방법
계약서·특약·시방서·변경 합의서를 AI로 검토할 때 필요한 문서 묶음, 버전 관리, 근거 비교표와 담당자 확인 절차를 설명합니다. 기술 조건과 계약 판단을 구분해 검토 초안을 준비하세요.
기업 AI 도입의 첫 업무를 고르는 방법
기업 AX를 시작할 때 첫 업무, 데이터 범위, 담당자와 평가 기준을 정하는 방법을 소개합니다. 문서 검색 파일럿을 운영 가능한 업무로 이어가는 순서를 확인하세요.
기업 온톨로지 솔루션 비교: 관계 모델부터 업무 활용까지
Palantir Foundry, Neo4j, RDF·OWL 기반 도구와 Wissly 온톨로지를 업무 모델·그래프 저장·문서 근거·배포·운영 관점에서 비교하는 기준입니다.
ERP와 그룹웨어를 AI에 연결할 때 먼저 정할 데이터와 권한
발주·입고 같은 ERP 데이터와 공지·결재 문서를 함께 검색하려면 무엇을 준비해야 할까요? 읽기 전용 연동, 상태와 기준 시점, 사용자 권한, 검증 방법을 구매 업무 예제로 설명합니다.
인사팀 AI 챗봇, 규정 안내와 개인 인사 정보를 구분해 설계하기
휴가·출장·복지 규정을 안내하는 사내 AI 챗봇의 시작 범위를 설명합니다. 시행일과 예외 조건, 민감한 개인 정보, 담당자 연결, 규정 개정 후 평가 방법을 함께 준비하세요.
제조업 AX, 품질·설계·보전 문서를 연결하는 업무부터 시작하기
제조업의 생성형 AI 도입을 품질 이력, 설계 변경, 유지보수 인수인계 업무로 구체화합니다. 설비·품목·개정 정보를 연결하는 방법과 문서 기반 PoC 평가 기준을 살펴보세요.
온프레미스 AI 구축 비용, 장비 견적 전에 계산할 것
사내 LLM과 RAG의 구축 비용을 장비, 문서 처리, 연동, 운영으로 나눠 계산합니다. 가상의 예산 예시와 견적 요청 항목으로 총비용을 비교해 보세요.
공공기관 내부망 문서 AI, 도입 전에 확인할 업무와 운영 조건
공공기관의 생성형 AI 도입을 내부 규정 검색과 보고서 준비 업무로 구체화합니다. 폐쇄망 처리 경로, 문서 권한·시행일, 반입·업데이트, 제안요청서와 인수 시험을 함께 정리하세요.
RAG 직접 개발과 솔루션 도입, 어디까지 책임질 수 있나요?
사내 문서 검색 RAG를 직접 개발할지 솔루션을 도입할지 판단하는 기준을 정리합니다. 구축 비용, 권한, 문서 갱신, 평가와 운영 책임을 같은 범위로 비교하세요.
기업 데이터 온톨로지란? 문서·ERP 사례로 이해하기
기업 데이터 온톨로지의 대상·속성·관계·기준을 이해하고 자산, 제품, 조직과 업무에 적용하는 관점을 살펴봅니다. 문서·ERP 예시로 연결의 근거와 도입 준비도 확인하세요.
온톨로지 도입 전 확인할 데이터와 업무 기준
기업 온톨로지 도입 전에 업무 목표, 대상과 속성, 데이터 출처, 관계, 기준, 권한과 갱신 방식을 점검하세요. 운영 데이터와 문서·ERP 예시의 평가 항목도 함께 정리합니다.
온톨로지·지식 그래프·RAG의 차이와 함께 사용하는 방법
온톨로지의 의미 모델, 지식 그래프의 연결과 RAG의 검색 역할을 비교합니다. 함께 쓰는 예시와 디지털 트윈과의 관계, 도입 평가에서 구분할 항목을 살펴보세요.
WISSLY IN A BOX 출시: 하나의 장비로 시작하는 사내망 AI
스타트업엔이 WISSLY IN A BOX 출시를 소개했습니다. AI 워크스테이션, 로컬 AI 스택, Wissly를 함께 도입하는 방식과 설치 전 확인할 조건을 살펴보세요.
AI 어플라이언스와 기존 GPU 서버 구축 비교
AI 어플라이언스와 보유 GPU 서버를 활용한 SI 구축의 준비 사항을 비교합니다. 장비 구성, 설치 환경, 연동, 운영 지원을 같은 조건으로 검토하세요.
폐쇄망 AI 코딩 도입: 로컬 모델부터 실행 검증까지
온프레미스 코딩 에이전트와 로컬 LLM을 도입할 때 필요한 모델·패키지·실행 환경, 기존 프로젝트 범위와 코드·테스트 검토 기준을 정리합니다.
기업용 AI, SaaS·Private Cloud·온프레미스 중 무엇을 선택해야 할까?
기업용 AI의 배포 방식을 데이터 위치, 외부 연결, 운영 책임, 문서 연동 관점에서 비교합니다. SaaS·Private Cloud·온프레미스 선택에 필요한 질문을 확인하세요.
사내 생성형 AI 보안 검토 체크리스트
사내 생성형 AI 도입 전에 확인할 데이터 흐름, 문서 권한, 외부 연결, 보관과 삭제, 장애 대응을 실무 질문과 시험 방법으로 정리합니다.