FAQ
자주 묻는 질문 FAQ
내부 문서가 외부로 유출될 가능성은 없습니까?
centricAI Suite는 온프레미스 또는 Private Cloud 환경으로 구축할 수 있습니다. 이 경우 문서, 질의, 응답 데이터는 고객사 내부 통제 범위 안에서 운영됩니다. 사용자 권한 관리와 Audit Log를 통해 모든 접근 이력을 추적·관리할 수 있습니다.
AI 답변을 그대로 업무에 사용해도 됩니까?
업무 담당자의 검토를 전제로 활용하는 것이 적절합니다. centricAI Suite는 정보 탐색과 초안 작성 시간을 줄이는 역할을 하며, 최종 판단은 담당자가 수행하는 구조를 권장합니다. 출처·페이지 인용을 함께 제공해 검토 효율을 높입니다.
기존 ERP, 그룹웨어 시스템과 연동됩니까?
연동 가능성은 고객사의 시스템 구조, API 제공 여부, 보안 정책에 따라 달라집니다. centricAI Suite는 Tool Connector 및 MCP 기반 확장 구조를 통해 연동을 검토할 수 있으며, 실제 적용 범위는 PoC 단계에서 함께 확인합니다.
비용 절감 효과를 보장할 수 있습니까?
도입 즉시 비용 절감을 보장하기보다, 반복적인 문서 검색·요약·데이터 조회 업무에서 시간 절감 가능성을 PoC로 먼저 검증합니다. 이후 검증된 업무부터 단계적으로 확장해 ROI를 명확하게 산정할 수 있습니다.
영구 라이선스와 구독 라이선스 차이는 무엇입니까?
영구 라이선스는 1회 구매 후 계속 사용할 수 있으며, 구독 라이선스는 연간 계약 방식으로 초기 비용 부담이 낮습니다.
물론 영구 라이선스라도 매해 발생하는 업그레이드를 반영하기 위해서는 라이선스 MA가 발생하게 됩니다.
자세한 사항은 문의 주시면 답변 드리겠습니다. biz@centricwave.co.kr
문서가 많아지고 대화가 길어져도 AI가 업무 맥락을 유지하나요?
네, centricAI Suite는 문서를 단순 조각으로 검색하는 데서 그치지 않고, 업무 지식을 Wiki 형태로 구조화해 누적합니다.
용어, 업무 기준, 문서 간 관계를 함께 참조하므로 질문 맥락에 맞는 답변을 구성하는 데 도움이 됩니다.
또한 사용자별 Memory를 함께 활용하여 대화의 흐름을 자연스럽게 유지합니다.
GraphDB를 쓰면 일반 문서 검색(RAG)과 무엇이 달라지나요?
일반 검색이 질문과 유사한 문서 조각을 찾는 방식이라면, GraphDB는 문서·부서·제품·규정 같은 항목 간 관계를 연결해 탐색합니다.
"이 규정을 참조하는 문서는?"처럼 여러 문서를 가로지르는 질문에서 근거를 더 폭넓게 찾을 수 있으며, 답변에는 출처와 페이지 인용을 함께 제공해 검토 효율을 높입니다.
사내 용어와 업무 기준이 부서마다 다른데, 답변 기준을 통일 할 수 있나요?
Pages에서 담당자가 용어와 업무 기준을 함께 작성·관리하고, Wiki가 이를 AI가 참조하는 구조화 지식으로 활용합니다.
기준이 한곳에서 관리되어 부서별 해석 차이를 줄일 수 있으며, 등록과 갱신은 업무 담당자의 검토를 거쳐 운영하길 권장합니다.
부서나 직무별로 볼 수 있는 문서와 기능을 다르게 설정할 수 있나요?
네, RBAC(역할 기반 접근 제어)로 사용자·그룹별 지식베이스, 모델, 기능 접근 권한을 구분해 운영할 수 있습니다.
웹 검색, 파일 업로드 같은 기능도 그룹 단위로 허용하거나 제한할 수 있습니다.
기업 인증 체계(SSO, LDAP/AD)와의 연동 가능 여부는 도입 환경에 맞춰 함께 검토합니다.
직원이 AI에 어떤 질문을 했는지 확인할 수 있나요?
네, 관리자는 정책에 따라 사용자별 질의 Prompt 이력과 접근 기록을 조회하고 감사에 활용할 수 있습니다.
민감정보는 자동 마스킹으로 보호할 수 있으며, 이력 열람은 관리자 권한으로 제한해 운영하는 방식을 권장합니다.
이력 보관 범위와 기간은 고객사의 내부 정책에 맞춰 정합니다.
누가 얼마나 사용하는지, 시스템은 안정적인지 한눈에 볼 수 있나요?
네, 관리자 콘솔에서 사용자·모델·기간별 메시지 및 토큰 사용량을 교차 분석할 수 있습니다.
시스템 상태는 요청량, 응답 지연, 오류율, 서버 자원(CPU·메모리·GPU) 등을 모니터링할 수 있어 사용 현황 파악과 운영 대응에 활용됩니다.
모니터링 범위는 도입 플랜에 따라 달라집니다.
하나의 LLM에 종속되지 않고 여러 모델을 함께 쓸 수 있나요?
네, Model Gateway를 통해 로컬 LLM(Ollama, vLLM 등)과 외부 모델(OpenAI 및 호환 API, Claude, Gemini 등)을 함께 연결해 운영할 수 있습니다.
업무 특성에 맞는 모델을 선택할 수 있고, 모델이 바뀌어도 Knowledge, Wiki, 권한 체계는 그대로 유지됩니다. 모델별 답변 품질은 PoC에서 비교 검증하길 권장합니다.
외부 LLM을 함께 쓰면 민감 데이터 보안은 어떻게 관리하나요?
사용자·그룹별로 사용할 수 있는 모델을 지정할 수 있어, 민감 문서를 다루는 부서는 온프레미스 로컬 모델만 쓰도록 제한할 수 있습니다.
외부 API 연결 여부도 관리자가 정책으로 통제하며, 모델별 사용량과 이력은 대시보드와 로그로 확인합니다.
보안 요구가 높은 환경에서는 외부 연결 없이 로컬 모델 중심으로 구성할 수 있습니다.
이외에 궁금하신 점은 언제라도 연락 부탁 드리겠습니다.