이 게시물은 kt cloud AI Foundry를 활용한 기업 맞춤형 AI 서비스 구축 흐름을 다룬 글입니다.

핵심 흐름

• 요구사항 분석 및 모델 선정 — 목적 정의와 프로젝트 성격에 맞춘 Solar Pro2, Mini, Qwen3, GPT-OSS 등 모델 선택

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데이터 및 RAG

• 문서 파싱과 임베딩으로 벡터 DB 구성하여 RAG로 사내 문서 기반 지식 연동

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최적화·배포·운영

• 프롬프트 엔지니어링과 가드레일로 안전성 확보, API 통합과 CSAP 수준 보안으로 배포, 사용자 피드백 기반 지속적 고도화