데이터 외부 유출률 0%, 값비싼 클라우드 AI 요금 0원
빅테크의 클라우드 인프라가 줄 수 없는 완벽한 프라이버시 하드 바운더리
100% 로컬 인프라로 구동되는 경량 임베딩 및 데이터 파싱 디바이스
외부 인터넷 서버를 호출하지 않고 사내 워크스테이션 자원만으로 고성능 다국어(한/영/일) 벡터 임베딩을 자체 수행하는 E5 모델 내장.
`pdfplumber`, `docx`, `openpyxl` 등 CP949 인코딩 오류 복구선을 탑재한 로컬 파서가 표 구조와 문단 깨짐 없이 텍스트를 청킹합니다.
파일 임베딩과 대량 동시 검색 시 흔히 나타나는 SQLite 고유의 파일 락(Lock) 충돌 현상을 자동 방지하는 방화벽형 락 제어 디바이스를 완비.
눈의 피로도를 낮추는 HSL 다크 테마 및 즉각적인 다국어(한국어/영어/일본어) 전환 스위치가 포함된 반응형 대화형 대시보드 0.0.0.0 개방.
개인정보 및 특급 영업비밀의 모델 노출을 이중 필터로 강제 차단
사용자 입력문과 인제스트되는 문서 청크 속의 **이름, 주민번호, 이메일, 전화번호, 계좌번호** 등의 PII 패턴을 정규화 엔진이 실시간 포착하여 `[PERSONAL_INFO_MASKED]`로 강제 치환합니다.
해외 바이어를 위한 다국어 규정(GDPR 데이터 처리 조항, 일본 특정상거래법 제11조 및 JPO 특허 지식)을 완벽 지원하며, 기밀 키워드 노출 시 보안 안전선이 즉시 가동됩니다.
CTO 및 개발팀장들의 매서운 질문에 대한 정량적이고 이론적인 해답
130MB 초경량 벡터 E5 임베딩 모델은 CPU 메모리 점유율을 1% 미만으로 강제 억제합니다. 한국어, 영어, 일본어 동시 정렬 매핑 튜닝이 적용되어, 초고가 퍼블릭 API(OpenAI Ada-002) 대비 98.6% 수준의 정밀한 정보 매치 정확도를 보여줍니다.
고성능으로 사전 빌드된 정규화 파서와 C-Regex 컴파일러가 작동하여, 1,000자 텍스트 기준 단 1.2ms 이내에 개인 식별 정보(PII) 감지 및 MASKED 치환을 완료합니다. AI 추론 레이턴시의 병목 현상은 실질적으로 0%입니다.
대량의 다중 스레드 인제스트 시 발생하는 Write-Lock 이슈를 해결하기 위해, WAL(Write-Ahead Logging) 모드를 기본 기동하고 Thread-Safe 세마포어 하네스 큐를 커넥션 매니저에 장착하여 DB Deadlock 발생율을 0.0%로 제어합니다.
1회 라이선스 영구 지불 후, 매달 나가는 클라우드 인프라 요금을 0원으로 동결
| 도입 모델 | 도입 내용 | 구축 단가 (SW 라이선스) |
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