AI 어플라이언스

사내망 안에서 바로 쓰는 AI 어플라이언스

Wissly-in-a-Box는 로컬 LLM, 임베딩, 벡터스토어를 고객사 네트워크 안에서 운영하는 설치형 AI 업무 환경입니다. 긴 SI 구축 없이 사내 문서를 연결하고, 답변과 출처 확인까지 한 흐름으로 제공합니다.

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사내망 안에서 바로 쓰는 AI 어플라이언스

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Day 1

설치 후 빠르게 사내 문서 기반 AI 검증 시작

Local Stack

LLM, 임베딩, 벡터스토어를 내부망에서 운영

Incremental

변경된 파일만 재인덱싱해 최신 상태 유지

#AI어플라이언스

#사내망AI

#온프레미스

#문서RAG

#출처기반답변

#Day1AI

#로컬LLM

#증분인덱싱

Why Appliance

AI 도입을 프로젝트가 아니라 제품으로 시작하세요.

Wissly-in-a-Box는 단순 서버가 아니라 고객사 내부망 안에서 작동하는 완결형 RAG 스택입니다. 업로드할 수 없는 로컬 PC, NAS, 내부 서버의 문서까지 업무 지식으로 연결합니다.

일반 SI 구축

약 3개월의 구축 리드타임

요구사항 정의, 개발, 연동, 검수까지 프로젝트 관리와 개발 리소스가 필요합니다.

일반 SI 구축

약 3개월의 구축 리드타임

요구사항 정의, 개발, 연동, 검수까지 프로젝트 관리와 개발 리소스가 필요합니다.

일반 SI 구축

약 3개월의 구축 리드타임

요구사항 정의, 개발, 연동, 검수까지 프로젝트 관리와 개발 리소스가 필요합니다.

일반 클라우드 AI

민감 문서 업로드 부담

계약서, 연구자료, 기술문서, 고객정보를 외부 서비스로 내보내기 어려운 조직에 제약이 생깁니다.

일반 클라우드 AI

민감 문서 업로드 부담

계약서, 연구자료, 기술문서, 고객정보를 외부 서비스로 내보내기 어려운 조직에 제약이 생깁니다.

일반 클라우드 AI

민감 문서 업로드 부담

계약서, 연구자료, 기술문서, 고객정보를 외부 서비스로 내보내기 어려운 조직에 제약이 생깁니다.

Wissly in a Box

설치 첫날부터 검증

로컬 LLM, 임베딩, 벡터스토어, 인덱싱 파이프라인을 패키지로 제공해 사내 문서 기반 AI 활용을 빠르게 시작합니다.

Wissly in a Box

설치 첫날부터 검증

로컬 LLM, 임베딩, 벡터스토어, 인덱싱 파이프라인을 패키지로 제공해 사내 문서 기반 AI 활용을 빠르게 시작합니다.

Wissly in a Box

설치 첫날부터 검증

로컬 LLM, 임베딩, 벡터스토어, 인덱싱 파이프라인을 패키지로 제공해 사내 문서 기반 AI 활용을 빠르게 시작합니다.

Key Points

Wissly-in-a-Box의 특별함

빠른 도입부터 사내망 보안, 로컬 데이터 연결, 완결형 RAG 스택, 증분 인덱싱, 출처 확인까지 — Wissly-in-a-Box가 업무 현장에서 왜 다른지 여섯 가지 포인트로 확인해 보세요.

POINT 01

Day 1 도입

SI 프로젝트처럼 긴 구축 과정을 거치지 않고, 설치 후 바로 사내 문서 기반 AI 검증을 시작합니다.

POINT 01

Day 1 도입

SI 프로젝트처럼 긴 구축 과정을 거치지 않고, 설치 후 바로 사내 문서 기반 AI 검증을 시작합니다.

POINT 01

Day 1 도입

SI 프로젝트처럼 긴 구축 과정을 거치지 않고, 설치 후 바로 사내 문서 기반 AI 검증을 시작합니다.

POINT 02

사내망 보안

민감한 업무 문서를 외부 클라우드로 내보내기 어려운 조직을 위해 사내망 중심 구성을 전면에 둡니다.

POINT 02

사내망 보안

민감한 업무 문서를 외부 클라우드로 내보내기 어려운 조직을 위해 사내망 중심 구성을 전면에 둡니다.

POINT 02

사내망 보안

민감한 업무 문서를 외부 클라우드로 내보내기 어려운 조직을 위해 사내망 중심 구성을 전면에 둡니다.

POINT 03

로컬 데이터 직접 연결

로컬 PC, NAS, 내부 서버, 온프레미스 폴더처럼 클라우드 전용 도구가 닿기 어려운 데이터까지 연결합니다.

POINT 03

로컬 데이터 직접 연결

로컬 PC, NAS, 내부 서버, 온프레미스 폴더처럼 클라우드 전용 도구가 닿기 어려운 데이터까지 연결합니다.

POINT 03

로컬 데이터 직접 연결

로컬 PC, NAS, 내부 서버, 온프레미스 폴더처럼 클라우드 전용 도구가 닿기 어려운 데이터까지 연결합니다.

POINT 04

완결형 RAG 스택

로컬 LLM, 임베딩 모델, 벡터스토어, 문서 파이프라인이 고객사 네트워크 안에서 함께 작동합니다.

POINT 04

완결형 RAG 스택

로컬 LLM, 임베딩 모델, 벡터스토어, 문서 파이프라인이 고객사 네트워크 안에서 함께 작동합니다.

POINT 04

완결형 RAG 스택

로컬 LLM, 임베딩 모델, 벡터스토어, 문서 파이프라인이 고객사 네트워크 안에서 함께 작동합니다.

POINT 05

대용량·증분 인덱싱

전체 문서를 매번 다시 처리하지 않고, 변경된 파일만 재인덱싱해 대용량 사내 지식을 계속 최신 상태로 유지합니다.

POINT 05

대용량·증분 인덱싱

전체 문서를 매번 다시 처리하지 않고, 변경된 파일만 재인덱싱해 대용량 사내 지식을 계속 최신 상태로 유지합니다.

POINT 05

대용량·증분 인덱싱

전체 문서를 매번 다시 처리하지 않고, 변경된 파일만 재인덱싱해 대용량 사내 지식을 계속 최신 상태로 유지합니다.

POINT 06

출처 확인

답변만 제공하는 AI가 아니라, 어떤 문서와 페이지에서 나온 내용인지 확인하는 업무형 AI 경험을 제공합니다.

POINT 06

출처 확인

답변만 제공하는 AI가 아니라, 어떤 문서와 페이지에서 나온 내용인지 확인하는 업무형 AI 경험을 제공합니다.

POINT 06

출처 확인

답변만 제공하는 AI가 아니라, 어떤 문서와 페이지에서 나온 내용인지 확인하는 업무형 AI 경험을 제공합니다.

Inside the Box

사내망 안에서 완결되는 RAG 스택

Wissly-in-a-Box의 핵심은 하드웨어 자체가 아니라, 고객사 네트워크 안에서 AI 검색과 에이전트 워크플로우가 완결되는 구조입니다.

Local LLM

내부망에서 답변 생성

외부 클라우드 모델 호출에 의존하지 않고, 고객사 네트워크 안에서 문서 기반 답변을 생성하는 구성을 전면에 둡니다.

Local LLM

내부망에서 답변 생성

외부 클라우드 모델 호출에 의존하지 않고, 고객사 네트워크 안에서 문서 기반 답변을 생성하는 구성을 전면에 둡니다.

Local LLM

내부망에서 답변 생성

외부 클라우드 모델 호출에 의존하지 않고, 고객사 네트워크 안에서 문서 기반 답변을 생성하는 구성을 전면에 둡니다.

Embedding

사내 문서를 검색 가능한 벡터로 변환

문서 내용을 임베딩해 대규모 내부 지식에서 질문과 관련된 근거를 빠르게 찾을 수 있게 합니다.

Embedding

사내 문서를 검색 가능한 벡터로 변환

문서 내용을 임베딩해 대규모 내부 지식에서 질문과 관련된 근거를 빠르게 찾을 수 있게 합니다.

Embedding

사내 문서를 검색 가능한 벡터로 변환

문서 내용을 임베딩해 대규모 내부 지식에서 질문과 관련된 근거를 빠르게 찾을 수 있게 합니다.

Vector Store

근거 검색을 위한 내부 저장소

벡터스토어가 고객사 통제 범위 안에서 작동해 검색과 답변 근거를 내부 인프라에서 관리합니다.

Vector Store

근거 검색을 위한 내부 저장소

벡터스토어가 고객사 통제 범위 안에서 작동해 검색과 답변 근거를 내부 인프라에서 관리합니다.

Vector Store

근거 검색을 위한 내부 저장소

벡터스토어가 고객사 통제 범위 안에서 작동해 검색과 답변 근거를 내부 인프라에서 관리합니다.

Parser

다양한 기업 문서 처리

PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HWP 등 업무 문서를 파싱하고 문서·페이지 단위 근거를 유지합니다.

Parser

다양한 기업 문서 처리

PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HWP 등 업무 문서를 파싱하고 문서·페이지 단위 근거를 유지합니다.

Parser

다양한 기업 문서 처리

PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HWP 등 업무 문서를 파싱하고 문서·페이지 단위 근거를 유지합니다.

Incremental Indexer

변경된 파일만 재처리

문서가 늘어나도 전체 코퍼스를 다시 만들지 않고 변경분 중심으로 처리해 1TB+ 규모 운영을 전제로 합니다.

Incremental Indexer

변경된 파일만 재처리

문서가 늘어나도 전체 코퍼스를 다시 만들지 않고 변경분 중심으로 처리해 1TB+ 규모 운영을 전제로 합니다.

Incremental Indexer

변경된 파일만 재처리

문서가 늘어나도 전체 코퍼스를 다시 만들지 않고 변경분 중심으로 처리해 1TB+ 규모 운영을 전제로 합니다.

Admin / API

운영과 연동을 함께 고려

문서 연결, 인덱싱 상태, 사용자 권한, 내부 시스템 연동을 관리하는 운영 레이어를 함께 제공합니다.

Admin / API

운영과 연동을 함께 고려

문서 연결, 인덱싱 상태, 사용자 권한, 내부 시스템 연동을 관리하는 운영 레이어를 함께 제공합니다.

Admin / API

운영과 연동을 함께 고려

문서 연결, 인덱싱 상태, 사용자 권한, 내부 시스템 연동을 관리하는 운영 레이어를 함께 제공합니다.

Workflow

사내 문서가 답변 가능한 지식 자산이 되는 흐름

단순 챗봇 소개가 아니라, 내부 문서를 연결하고 변경분만 처리해 검색 가능한 상태로 유지하는 과정을 보여주는 구조입니다.

01 연결

로컬 PC, NAS, 내부 서버, 온프레미스 폴더를 도입 환경에 맞게 연결합니다.

02 변경 감지

데스크톱 에이전트가 파일 변경을 감지하고 새로 처리해야 할 문서를 식별합니다.

03 증분 인덱싱

전체 코퍼스가 아니라 변경된 파일만 변환, 파싱, 인덱싱해 최신 상태를 유지합니다.

04 질의

사용자는 자연어로 질문하고, AI는 연결된 내부 문서를 근거로 답변합니다.

05 검증

답변의 근거가 되는 원문 출처를 확인해 업무 판단에 사용할 수 있습니다.

Security

민감 문서는 사내망 안에, AI 활용은 업무 현장 가까이에.

보안이 중요한 조직은 외부 업로드보다 데이터 위치, 접근 권한, 운영 로그, 네트워크 정책을 먼저 봅니다. Wissly-in-a-Box는 사내망 중심 운영 구조로 민감 문서 활용과 AI 업무 전환을 함께 지원합니다.

Enterprise Network Boundary

On-premise

로컬 PC / NAS / 내부 서버

클라우드 업로드가 어려운 계약서, 기술문서, 연구자료, 고객지원 문서

사용자

현업 담당자, 관리자, IT 운영자

Wissly-in-a-Box

로컬 LLM, 임베딩, 벡터스토어, 문서 인덱싱, RAG 질의응답

증분 인덱싱 파이프라인

변경된 파일만 변환, 파싱, 인덱싱해 최신 상태 유지

관리자 도구 / 내부 연동

권한, 로그, 시스템 상태, API, 업무 포털 연동

사내망 중심 운영

로컬 LLM, 임베딩, 벡터스토어가 고객사 네트워크 안에서 작동하는 구성을 전제로 합니다.

권한과 로그

사용자 접근, 관리자 운영, 감사 로그 범위는 실제 지원 스펙에 맞춰 확정합니다.

망분리와 폐쇄망 검토

폐쇄망, 인터넷 미연결, 업데이트 정책은 도입 환경별로 확인합니다.

로컬 데이터 직접 연결

로컬 PC, NAS, 내부 서버처럼 클라우드 전용 도구가 닿기 어려운 사내 지식을 연결합니다.

Features

주요 기능

제품이 제공하는 기능을 구매자가 스캔 가능한 단위로 정리합니다. 핵심은 사내망 안에서 RAG 스택이 완결되고, 로컬 데이터가 계속 최신 상태로 인덱싱된다는 점입니다.

LOCAL LLM

내부망에서 답변 생성

로컬 LLM이 고객사 네트워크 안에서 사내 문서 기반 답변을 생성하는 구성을 지원합니다.

LOCAL LLM

내부망에서 답변 생성

로컬 LLM이 고객사 네트워크 안에서 사내 문서 기반 답변을 생성하는 구성을 지원합니다.

LOCAL DATA

로컬 데이터 직접 연결

로컬 PC, NAS, 내부 서버, 온프레미스 폴더의 문서를 검색 가능한 지식 자산으로 바꿉니다.

LOCAL DATA

로컬 데이터 직접 연결

로컬 PC, NAS, 내부 서버, 온프레미스 폴더의 문서를 검색 가능한 지식 자산으로 바꿉니다.

INCREMENTAL

변경분만 재인덱싱

전체 문서를 매번 다시 처리하지 않고 변경된 파일만 인덱싱해 대용량 운영 부담을 줄입니다.

INCREMENTAL

변경분만 재인덱싱

전체 문서를 매번 다시 처리하지 않고 변경된 파일만 인덱싱해 대용량 운영 부담을 줄입니다.

SOURCE

출처 기반 검증

답변의 근거가 되는 파일, 문서 위치, 원문 내용을 확인하는 흐름을 제공합니다.

SOURCE

출처 기반 검증

답변의 근거가 되는 파일, 문서 위치, 원문 내용을 확인하는 흐름을 제공합니다.

ADMIN

웹 기반 관리도구

문서 연결, 인덱싱 상태, 사용자 권한, 시스템 상태를 운영자가 확인할 수 있게 합니다.

ADMIN

웹 기반 관리도구

문서 연결, 인덱싱 상태, 사용자 권한, 시스템 상태를 운영자가 확인할 수 있게 합니다.

SCALE

1TB+ 규모 운영 전제

GPU, 메모리, 스토리지, 사용자 규모와 문서량에 따라 장비 구성을 상담합니다.

SCALE

1TB+ 규모 운영 전제

GPU, 메모리, 스토리지, 사용자 규모와 문서량에 따라 장비 구성을 상담합니다.

사내 문서 또는 폴더 연결

문서 인덱싱 진행과 완료 상태

질문 입력 후 문서 기반 답변 생성

답변 출처 클릭과 원문 확인

Hardware Information

기기 스펙 안내

확정된 하드웨어 구성을 기준으로 구매 검토자가 바로 비교할 수 있게 정리했습니다. 어플라이언스 성능과 운영 범위를 같은 표에서 확인할 수 있습니다.

CPU

Xeon 24C / 48T

RAM

512 GB

GPU

RTX PRO 6000 × 2

Storage

4.5 TB

제품 유형

설치형 AI 어플라이언스

운영 환경

사내망 / 온프레미스 환경

CPU

Intel(R) Xeon(R) Platinum 8559C (24C / 48T)

GPU

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition × 2

RAM

512 GB RAM

Storage

EBS 1TB · NVMe Instance Store 3.5TB

Network

eth0 10GbE

주요 기능

문서 검색, RAG 질의응답, 출처 확인, 관리자 도구, 증분 인덱싱

내장 AI 스택

로컬 LLM, 임베딩 모델, 벡터스토어

연결 데이터 위치

로컬 PC, NAS, 내부 서버, 온프레미스 폴더

인덱싱 방식

변경된 파일 중심의 증분 인덱싱

Use Cases

보안이 중요한 업무 문서부터 시작하세요.

내부 문서와 보안이 중요한 업무에서 검색, 요약, 질의응답, 출처 확인을 빠르게 시작할 수 있습니다.

법무/계약

계약서, 약관, 부속합의서를 검색하고 조항 근거를 확인합니다.

법무/계약

계약서, 약관, 부속합의서를 검색하고 조항 근거를 확인합니다.

제조/품질

시험성적서, 품질문서, 매뉴얼에서 규격과 이슈를 빠르게 찾습니다.

제조/품질

시험성적서, 품질문서, 매뉴얼에서 규격과 이슈를 빠르게 찾습니다.

연구/R&D

논문, 실험노트, 기술자료를 연결해 반복 검색과 요약 시간을 줄입니다.

연구/R&D

논문, 실험노트, 기술자료를 연결해 반복 검색과 요약 시간을 줄입니다.

고객지원

매뉴얼, FAQ, 장애 리포트를 기반으로 답변 초안을 작성합니다.

고객지원

매뉴얼, FAQ, 장애 리포트를 기반으로 답변 초안을 작성합니다.

경영지원

사내 규정, 회의록, 보고서를 검색 가능한 지식 자산으로 전환합니다.

경영지원

사내 규정, 회의록, 보고서를 검색 가능한 지식 자산으로 전환합니다.

Deployment

도입 프로세스

사내망 환경과 문서 저장 구조를 확인한 뒤, 장비 구성과 초기 문서 연결까지 단계적으로 진행합니다.

환경 상담

사내망, 보안 정책, 문서 저장 위치, 사용자 규모를 확인합니다.

환경 상담

사내망, 보안 정책, 문서 저장 위치, 사용자 규모를 확인합니다.

스펙 확정

GPU, 메모리, 스토리지, 권장 문서량 기준으로 장비 구성을 정합니다.

스펙 확정

GPU, 메모리, 스토리지, 권장 문서량 기준으로 장비 구성을 정합니다.

설치 및 설정

장비 설치, 기본 네트워크 설정, 관리자 계정 구성을 진행합니다.

설치 및 설정

장비 설치, 기본 네트워크 설정, 관리자 계정 구성을 진행합니다.

문서 연결

초기 문서 연결과 인덱싱 후 현업 사용자가 실제 질문으로 검증합니다.

문서 연결

초기 문서 연결과 인덱싱 후 현업 사용자가 실제 질문으로 검증합니다.