설치형 문서 AI란 무엇인가
클라우드 대신 내부망에서 운영되는 AI 문서 처리 시스템
설치형 문서 AI는 클라우드 대신 온‑프레미스 환경, 즉 기업 내부망에서 전적으로 운영되는 AI 기반 문서 처리 시스템입니다. 인터넷에 연결하지 않고 독립된 폐쇄망(VPN, 에어갭 등)에서 구축되기 때문에, 외부와의 데이터 통신 없이 보안성이 높은 상태에서 문서를 처리할 수 있습니다. 이는 산업 규제가 엄격하거나, 민감 데이터를 다루는 조직에서 특히 유용합니다.
보안과 데이터 프라이버시가 중요한 기업을 위한 설계
금융, 제약, 정부기관 등은 기업 내부 문서가 외부 AI 서버로 업로드되는 것을 원천 차단해야 하는 환경에 있습니다. 설치형 문서 AI는 문서 전체가 로컬에서 처리되며, 검색 기록이나 사용 내역도 로컬에 저장됩니다. 이러한 구조는 고객사 내부 보안 정책, 감사 요구사항, 법적 컴플라이언스를 충족시킬 수 있습니다.
OCR + NLP + RAG + 감사 추적까지 통합된 구조
문서 AI는 단순한 검색 시스템이 아니라, 문서를 구조화하고 이해하며 응답을 생성하는 인공지능 시스템입니다. 설치형 문서 AI는 OCR(광학문자인식) 기술을 통해 스캔 문서를 텍스트로 변환하고, NLP 기반으로 정보를 추출한 후, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 문맥 기반 질의응답을 제공합니다. 여기에 감사 로그 기록, 권한 통제, 사용 내역 추적 기능이 결합되어 정보 보안이 강화됩니다.
설치형 아키텍처 구성 요소
온‑프레미스 서버, VPC, 에어갭 환경의 차이점
온‑프레미스(On-premise): 사내 자체 서버에 직접 설치해 운영. 모든 연산과 데이터 저장이 기업 내부에서 이루어짐.
VPC(Virtual Private Cloud): 특정 클라우드 공급자의 가상 사설망 내에서 격리된 환경을 구축하는 방식.
에어갭(Air Gap): 인터넷 연결이 불가능한 완전 폐쇄망 환경. 국방, 정보기관 등 극단적인 보안 환경에 적용.
각 환경에 따라 설치형 문서 AI의 배포 방식, 통신 구조, 보안 정책이 달라지므로, 조직 특성에 맞는 인프라 구성이 필수입니다.
문서 처리 흐름: OCR → 키-값 추출 → 구조화 → 질의응답
설치형 문서 AI는 스캔 문서 또는 디지털 문서를 OCR 처리하여 텍스트화한 후, 키-값 쌍(예: 계약서 내 ‘계약일자: 2023.12.01’)을 추출하고, 이를 구조화된 데이터베이스에 저장합니다. 이후 사용자가 자연어로 질문하면 해당 데이터를 기반으로 LLM 또는 규칙 기반 엔진이 답변을 생성합니다.
컨테이너 기반 배포 (Kubernetes), GPU 요구 사양 등 인프라 요소
설치형 문서 AI는 일반적으로 컨테이너(Kubernetes, Docker 등) 기반으로 배포되며, GPU 연산이 필요한 경우가 많아 서버 하드웨어 요구사항이 높습니다. 특히 RAG 기반 모델을 사용할 경우, 문서 임베딩과 LLM 호출 과정에서 많은 메모리와 연산이 필요하므로, 인프라 구성 시 이를 고려한 사전 계획이 필요합니다.
핵심 기능과 기술 스택
구조화 문서 인식 및 테이블 분석
단순 텍스트 추출을 넘어, 표 형태의 문서를 분석하고 셀 간 관계를 인식해 구조화하는 기술이 중요합니다. 예컨대 제약 보고서의 임상시험 결과 표나, 회계 문서의 비용 분석 테이블을 정확히 파악하고 인덱싱할 수 있어야 합니다.
자체 학습 LLM 또는 RAG 연동 가능성
설치형 문서 AI는 오픈소스 기반 LLM(LLaMA, Mistral 등)을 자체 서버에 구축하거나, 사내 문서 임베딩을 통해 RAG 기반 응답 시스템을 구축할 수 있습니다. 외부 API 없이도 자연어 질의응답, 문서 요약, 중요 문장 하이라이트 등을 수행할 수 있습니다.
보안 감사 로그, 사용자 인증, 버전 관리 기능 포함
누가 어떤 문서를 검색했는지, 어떤 응답이 생성되었는지에 대한 기록을 남기고, 사용자 권한에 따라 접근 범위를 제어할 수 있어야 합니다. 또한 문서 변경 내역을 버전별로 관리하고, 특정 시점의 상태로 복구할 수 있는 기능도 필요합니다.
산업별 적용 시나리오
금융기관의 계약서 검토 자동화 및 기록 보존
설치형 문서 AI는 대출 계약서, 금융상품 약관 등 반복적이고 복잡한 문서를 자동 분석하고, 핵심 조항을 추출해 기록합니다. 또한 계약서 변경 이력과 사용자의 질의응답 로그를 감사 목적으로 보관할 수 있습니다.
공공기관의 민감 정보 검색 및 감사 기반 질의 응답
정부기관이나 지자체는 민감한 개인정보 또는 행정문서를 다루는 경우가 많습니다. 설치형 문서 AI는 이러한 문서를 외부에 노출하지 않고 검색할 수 있도록 지원하며, 감사 대응을 위한 질의 기록과 출처 표시 기능을 제공합니다.
제약·제조 산업의 규제 문서 분석 및 대응 자동화
GMP(Good Manufacturing Practice), FDA 대응 문서 등 규제 중심 문서가 많은 산업에서, 설치형 문서 AI는 다량의 문서를 자동 분석해 기준 위반 사항을 빠르게 탐색하고, 대응 문서를 준비하는 데 활용됩니다.
PoC 도입 시 체크리스트
성능 지표: 응답 정확도, 속도, 자동화율
도입 검토 시에는 문서 유형별 응답 정확도(Top-k 정확률), 평균 응답 시간, 전체 자동화율(F1 score 기반) 등을 측정해야 하며, 산업 특성에 맞는 테스트셋으로 평가하는 것이 중요합니다.
비용 산정: GPU 스펙, 사용자 수 대비 라이선스 모델
도입 비용은 GPU 서버 사양, 동시 사용자 수, 저장 문서량, 유지보수 방식에 따라 달라집니다. 일부 솔루션은 CPU-only 버전도 제공하지만, 성능은 제한적입니다. 라이선스는 동시 접속 기반, 사용자 수 기반, 문서량 기반 등 다양한 모델이 존재합니다.
공급사 선택 기준: 국내 벤더, 오픈소스 생태계 연동 여부
설치형 구조에서는 공급사의 기술지원 역량이 매우 중요합니다. 국내 구축 경험이 있는 벤더인지, 소스 코드 수정 및 확장이 가능한 오픈소스 기반인지, 향후 LLM 교체나 내부 시스템 연동이 유연한지 여부도 판단 기준이 됩니다.
Wissly와 같은 설치형 문서 AI의 실무 적용 이점
외부 업로드 없는 완전 로컬 기반 RAG 검색 시스템
Wissly는 조직 내부에 설치되어 운영되는 설치형 AI 문서 검색 솔루션입니다. 외부 서버와 연결되지 않기 때문에, 보안 정책상 클라우드 사용이 어려운 기업도 안심하고 사용할 수 있습니다.
다양한 문서 포맷(PDF, Word, HWP 등) 자동 분석
스캔된 이미지 기반 문서, 한글 문서(HWP), Word, PDF 등 다양한 문서 형식을 OCR과 자연어 처리 기술로 분석해 인덱싱하며, 복잡한 문서 구조도 인식해 정확한 검색 결과를 제공합니다.
출처 추적 및 하이라이트 기반 응답으로 컴플라이언스 강화
Wissly는 검색 결과에 대해 하이라이트된 문장과 해당 출처 문서를 함께 제공해, 신뢰도 높은 질의응답을 지원합니다. 이는 법무팀, 감사팀에서 문서 기반 대응 자료를 준비할 때 큰 장점이 됩니다.
결론: 보안을 지키면서 문서 활용을 극대화하는 전략
설치형 문서 AI는 더 이상 파일 서버에 문서를 보관하는 수준의 시스템이 아닙니다. 보안과 컴플라이언스를 유지하면서도, 기업의 방대한 문서 자산을 인공지능 기반으로 탐색하고 활용할 수 있게 해주는 핵심 도구입니다. 문서가 늘어날수록 정보의 가치가 사라지는 것이 아니라, AI가 그 가치를 다시 꺼내 보여주는 시대가 왔습니다. Wissly 같은 설치형 문서 AI를 통해 지금부터 문서 활용의 전략을 다시 설계해보세요.
클라우드 없이도 가능한 AI 문서 검색. 보안이 중요한 기업을 위한 설치형 문서 AI의 개념과 도입 전략을 소개합니다.
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보안과 데이터 프라이버시가 중요한 기업을 위한 설계
금융, 제약, 정부기관 등은 기업 내부 문서가 외부 AI 서버로 업로드되는 것을 원천 차단해야 하는 환경에 있습니다. 설치형 문서 AI는 문서 전체가 로컬에서 처리되며, 검색 기록이나 사용 내역도 로컬에 저장됩니다. 이러한 구조는 고객사 내부 보안 정책, 감사 요구사항, 법적 컴플라이언스를 충족시킬 수 있습니다.
OCR + NLP + RAG + 감사 추적까지 통합된 구조
문서 AI는 단순한 검색 시스템이 아니라, 문서를 구조화하고 이해하며 응답을 생성하는 인공지능 시스템입니다. 설치형 문서 AI는 OCR(광학문자인식) 기술을 통해 스캔 문서를 텍스트로 변환하고, NLP 기반으로 정보를 추출한 후, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 문맥 기반 질의응답을 제공합니다. 여기에 감사 로그 기록, 권한 통제, 사용 내역 추적 기능이 결합되어 정보 보안이 강화됩니다.
설치형 아키텍처 구성 요소
온‑프레미스 서버, VPC, 에어갭 환경의 차이점
온‑프레미스(On-premise): 사내 자체 서버에 직접 설치해 운영. 모든 연산과 데이터 저장이 기업 내부에서 이루어짐.
VPC(Virtual Private Cloud): 특정 클라우드 공급자의 가상 사설망 내에서 격리된 환경을 구축하는 방식.
에어갭(Air Gap): 인터넷 연결이 불가능한 완전 폐쇄망 환경. 국방, 정보기관 등 극단적인 보안 환경에 적용.
각 환경에 따라 설치형 문서 AI의 배포 방식, 통신 구조, 보안 정책이 달라지므로, 조직 특성에 맞는 인프라 구성이 필수입니다.
문서 처리 흐름: OCR → 키-값 추출 → 구조화 → 질의응답
설치형 문서 AI는 스캔 문서 또는 디지털 문서를 OCR 처리하여 텍스트화한 후, 키-값 쌍(예: 계약서 내 ‘계약일자: 2023.12.01’)을 추출하고, 이를 구조화된 데이터베이스에 저장합니다. 이후 사용자가 자연어로 질문하면 해당 데이터를 기반으로 LLM 또는 규칙 기반 엔진이 답변을 생성합니다.
컨테이너 기반 배포 (Kubernetes), GPU 요구 사양 등 인프라 요소
설치형 문서 AI는 일반적으로 컨테이너(Kubernetes, Docker 등) 기반으로 배포되며, GPU 연산이 필요한 경우가 많아 서버 하드웨어 요구사항이 높습니다. 특히 RAG 기반 모델을 사용할 경우, 문서 임베딩과 LLM 호출 과정에서 많은 메모리와 연산이 필요하므로, 인프라 구성 시 이를 고려한 사전 계획이 필요합니다.
핵심 기능과 기술 스택
구조화 문서 인식 및 테이블 분석
단순 텍스트 추출을 넘어, 표 형태의 문서를 분석하고 셀 간 관계를 인식해 구조화하는 기술이 중요합니다. 예컨대 제약 보고서의 임상시험 결과 표나, 회계 문서의 비용 분석 테이블을 정확히 파악하고 인덱싱할 수 있어야 합니다.
자체 학습 LLM 또는 RAG 연동 가능성
설치형 문서 AI는 오픈소스 기반 LLM(LLaMA, Mistral 등)을 자체 서버에 구축하거나, 사내 문서 임베딩을 통해 RAG 기반 응답 시스템을 구축할 수 있습니다. 외부 API 없이도 자연어 질의응답, 문서 요약, 중요 문장 하이라이트 등을 수행할 수 있습니다.
보안 감사 로그, 사용자 인증, 버전 관리 기능 포함
누가 어떤 문서를 검색했는지, 어떤 응답이 생성되었는지에 대한 기록을 남기고, 사용자 권한에 따라 접근 범위를 제어할 수 있어야 합니다. 또한 문서 변경 내역을 버전별로 관리하고, 특정 시점의 상태로 복구할 수 있는 기능도 필요합니다.
산업별 적용 시나리오
금융기관의 계약서 검토 자동화 및 기록 보존
설치형 문서 AI는 대출 계약서, 금융상품 약관 등 반복적이고 복잡한 문서를 자동 분석하고, 핵심 조항을 추출해 기록합니다. 또한 계약서 변경 이력과 사용자의 질의응답 로그를 감사 목적으로 보관할 수 있습니다.
공공기관의 민감 정보 검색 및 감사 기반 질의 응답
정부기관이나 지자체는 민감한 개인정보 또는 행정문서를 다루는 경우가 많습니다. 설치형 문서 AI는 이러한 문서를 외부에 노출하지 않고 검색할 수 있도록 지원하며, 감사 대응을 위한 질의 기록과 출처 표시 기능을 제공합니다.
제약·제조 산업의 규제 문서 분석 및 대응 자동화
GMP(Good Manufacturing Practice), FDA 대응 문서 등 규제 중심 문서가 많은 산업에서, 설치형 문서 AI는 다량의 문서를 자동 분석해 기준 위반 사항을 빠르게 탐색하고, 대응 문서를 준비하는 데 활용됩니다.
PoC 도입 시 체크리스트
성능 지표: 응답 정확도, 속도, 자동화율
도입 검토 시에는 문서 유형별 응답 정확도(Top-k 정확률), 평균 응답 시간, 전체 자동화율(F1 score 기반) 등을 측정해야 하며, 산업 특성에 맞는 테스트셋으로 평가하는 것이 중요합니다.
비용 산정: GPU 스펙, 사용자 수 대비 라이선스 모델
도입 비용은 GPU 서버 사양, 동시 사용자 수, 저장 문서량, 유지보수 방식에 따라 달라집니다. 일부 솔루션은 CPU-only 버전도 제공하지만, 성능은 제한적입니다. 라이선스는 동시 접속 기반, 사용자 수 기반, 문서량 기반 등 다양한 모델이 존재합니다.
공급사 선택 기준: 국내 벤더, 오픈소스 생태계 연동 여부
설치형 구조에서는 공급사의 기술지원 역량이 매우 중요합니다. 국내 구축 경험이 있는 벤더인지, 소스 코드 수정 및 확장이 가능한 오픈소스 기반인지, 향후 LLM 교체나 내부 시스템 연동이 유연한지 여부도 판단 기준이 됩니다.
Wissly와 같은 설치형 문서 AI의 실무 적용 이점
외부 업로드 없는 완전 로컬 기반 RAG 검색 시스템
Wissly는 조직 내부에 설치되어 운영되는 설치형 AI 문서 검색 솔루션입니다. 외부 서버와 연결되지 않기 때문에, 보안 정책상 클라우드 사용이 어려운 기업도 안심하고 사용할 수 있습니다.
다양한 문서 포맷(PDF, Word, HWP 등) 자동 분석
스캔된 이미지 기반 문서, 한글 문서(HWP), Word, PDF 등 다양한 문서 형식을 OCR과 자연어 처리 기술로 분석해 인덱싱하며, 복잡한 문서 구조도 인식해 정확한 검색 결과를 제공합니다.
출처 추적 및 하이라이트 기반 응답으로 컴플라이언스 강화
Wissly는 검색 결과에 대해 하이라이트된 문장과 해당 출처 문서를 함께 제공해, 신뢰도 높은 질의응답을 지원합니다. 이는 법무팀, 감사팀에서 문서 기반 대응 자료를 준비할 때 큰 장점이 됩니다.
결론: 보안을 지키면서 문서 활용을 극대화하는 전략
설치형 문서 AI는 더 이상 파일 서버에 문서를 보관하는 수준의 시스템이 아닙니다. 보안과 컴플라이언스를 유지하면서도, 기업의 방대한 문서 자산을 인공지능 기반으로 탐색하고 활용할 수 있게 해주는 핵심 도구입니다. 문서가 늘어날수록 정보의 가치가 사라지는 것이 아니라, AI가 그 가치를 다시 꺼내 보여주는 시대가 왔습니다. Wissly 같은 설치형 문서 AI를 통해 지금부터 문서 활용의 전략을 다시 설계해보세요.
클라우드 없이도 가능한 AI 문서 검색. 보안이 중요한 기업을 위한 설치형 문서 AI의 개념과 도입 전략을 소개합니다.