이런 기업에 적합합니다
- 제조 AI·산업 특화 LLM 관련 정부 R&D 과제에 참여하려는 기업·기관
- 작업 표준서·설비 매뉴얼·품질 기록 등 문서 지식을 검색·질의응답으로 활용하고 싶은 공장
- 외부 클라우드로 데이터를 보낼 수 없어 온프레미스 LLM이 필요한 보안 민감 산업
- 현장 신입 교육과 숙련 지식 전수에 AI 어시스턴트를 도입하려는 기업
퍼플델타가 제공하는 것
도메인 데이터 구축
공정 문서·작업 지침·이력 데이터를 수집·정제해 학습·검색용 데이터셋으로 구성합니다.
제조 특화 모델 튜닝
오픈 모델을 기반으로 제조 용어·규정·공정 지식을 학습시켜 도메인 정확도를 높입니다.
RAG 지식 인프라
벡터 DB 기반 검색 증강 생성으로 최신 문서를 근거와 함께 답변에 연결합니다.
온프레미스·프라이빗 배포
Kubernetes 기반 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 배포로 데이터 반출 없이 운영합니다.
현장 어시스턴트 UX
작업자 질의응답, 문서 요약, 보고서 초안 작성 등 현장 업무에 맞춘 인터페이스를 제공합니다.
평가·안전성 체계
정답률·환각률·응답 시간을 측정하는 EvalOps와 답변 근거 추적으로 신뢰성을 관리합니다.
진행 절차
- 01
지식 자산 진단
활용 가능한 문서·데이터 자산과 보안 요구사항을 진단합니다.
- 02
과제 기획·신청
모델 개발 범위, 평가 지표, 배포 방식을 담은 과제 계획을 함께 준비합니다.
- 03
개발·튜닝
데이터셋 구축, 모델 튜닝, RAG 인프라 구축과 평가를 반복합니다.
- 04
현장 적용
파일럿 부서에 배포하고 사용성·정확도를 검증한 뒤 확산합니다.
기대 효과
지식 접근 시간 단축
수백 페이지 매뉴얼에서 필요한 절차를 찾는 시간이 질문 한 번으로 줄어듭니다.
숙련 지식 전수
베테랑의 노하우가 문서와 모델에 남아 신입 교육과 인력 전환을 돕습니다.
안전한 AI 활용
온프레미스 배포와 근거 추적으로 보안·신뢰성 요구를 충족합니다.
지원 대상·지원 규모·공고 일정은 매년 소관 부처와 전담기관의 공고에 따라 달라집니다. 최신 공고 기준의 신청 요건과 제출 서류는 문의 시 함께 안내드립니다.