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Cerebro Studio 언어모델 운영&에이전트 관리 플랫폼
Cerebro Studio는 다양한 언어모델과 RAG 기반 지식 자산 그리고 Agent 실행 구조까지
하나의 통합된 운영 체계 안에서 설계·검증·배포·개선할 수 있도록 구성된
엔터프라이즈 전용 LLMOps 플랫폼입니다.
AI 서비스를 업무 목적에 부합하는 비즈니스 시스템으로 정착시킵니다.
직관적인 노코드 설계와 실시간 지표 기반의 정밀한 품질 관리를 통해,
Agent 실행 구조를 조직에서 직접 설계·운영할 수 있는 시스템으로 현실화합니다.
모델, RAG 지식, 외부 도구를 결합한 Agent 실행 파이프라인을 드래그 앤 드롭 방식으로 시각화하여
개발 의존 없이 업무 목적에 맞는 AI 서비스 흐름을 신속하게 설계·조정
다양한 언어모델과 지식 자산을 단일 플랫폼에서 통합 제어하고 업무 유형·성능·비용 조건을 고려해
최적의 Agent 실행 구조로 운영
서비스 중인 모델의 응답 품질, 지연 시간, 요청당 비용을 실시간으로 추적하여,
문제 발생 전 운영 상태를 사전에 인지하고 대응할 수 있는 기준 제공
표준화된 다각적 성능 지표를 기반으로 Agent 실행 결과를 자동 비교·검증하여, 환각 현상을 선제적으로 차단
사용자 중심의 관리 체계를 기반으로 데이터 자산화부터 모델 최적화, 실시간 서비스 제어까지의
전 과정을 유기적으로 통합하는 구조를 갖추고 있습니다.
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모델 운영·Agent 실행·품질 검증을
유기적으로 연결하는 기술 구조를 바탕으로,
기업 환경에서도 신뢰 가능한 고정밀 AI 서비스 운영을 가능하게 합니다.
단일 모델 종속성에서 탈피하여 업무 목적·품질·비용 조건에 따라
여러 모델을 비교·선택·전환할 수 있는 모델 중심 운영 구조 제공
노코드 워크플로우를 통해 RAG, 추론, 외부 Tool 호출, 응답 생성 등의 Agent 실행 과정을
단일 흐름으로 구성하며, 업무 변화에 따른 유연한 파이프라인 재설계 지원
실시간 서비스 지표와 모델 성능 데이터를 연동해 토큰 사용량과 비용을 자동 최적화하고,
SLA 기준에 맞춰 자원을 지능적으로 배분하는 운영 체계 구현
RAGAS 및 다양한 평가 지표 기반 자동 테스트와 검증 루프를 통해
Agent 응답 품질과 안정성을 지속적으로 관리
비즈니스 시나리오별 프롬프트와 데이터 구성을 사전 시뮬레이션하여
실제 Agent 운영 환경에서도 일관된 응답 품질을 유지하도록 지원
단순한 AI 서비스 구축을 넘어, 기업의 비즈니스 로직을 스스로 판단하고
완결 짓는 지능형 Agent의 전 생애주기 통합 관리 환경을 구현합니다.
드래그 앤 드롭 방식으로 데이터 수집, RAG, Tool 호출, 배포 등의 전 과정을 단일 파이프라인으로 시각화
Agent가 수행해야 할 작업 난이도 및 비용 조건에 따른 동적 모델 전환 및 분기 실행 제어
표준화된 기능 모듈 라이브러리를 통해 복잡한 Agent 사고 과정과 도구 활용 순서를 코딩 없이 손쉽게 구현
비정형 문서(PDF, HWP 등)의 지능형 정제 및 비즈니스 맥락 기반의 데이터 추출 프로세스 실행
대규모 원천 데이터의 주기적 배치(Batch) 처리 및 실시간 변경 데이터의 증분(Incremental) 동기화 수행
전처리부터 벡터 변환까지의 전 공정 파이프라인 자동화 및 처리 단계별 상태 관리
키워드(Keyword)와 의미(Semantic)를 결합한 하이브리드 검색 기반 지식 추출
검색된 결과의 연관성을 재평가하는 리랭킹(Re-ranking) 기법 적용
멀티 소스 커넥터(DB, Web, API)를 통한 최신 외부 정보와 내부 지식의 실시간 연동
실시간 Latency, 토큰 소모량, 부하 현황을 한눈에 파악하는 통합 운영 대시보드 제공
역할 기반 접근 제어(RBAC) 및 세밀한 데이터 흐름 통제를 통한 사용자별 지식 자산 접근 권한 관리
이슈 발생 시 즉각적인 서비스 복구를 지원하는 버전 관리 기반의 롤백(Rollback) 기능