AI 자동화·사내 LLM 도입 제안서

이 문서는 고객 협의 전 단계에서 AI 자동화와 사내 LLM 구축 방향과 범위 기준을 설명하는 공개 제안서입니다. 실제 범위·일정·비용·산출물과 책임은 요구사항을 확인한 뒤 견적서와 계약서로 확정합니다.

제안 목적

AI 도입은 모델 선택보다 어떤 업무를 어느 데이터와 책임 기준으로 처리할지 정하는 일이 먼저입니다. 듀오랩스는 반복 업무 자동화, 문서 검색·답변, API 통합과 온프레미스 추론을 데이터 민감도와 운영 복잡도에 맞춰 단계적으로 검증합니다.

이런 상황에 적합합니다

• 문의 분류·요약·초안 작성처럼 반복되는 지식 업무를 줄이려는 경우
• 여러 AI 공급자와 모델을 하나의 내부 API와 정책으로 관리하려는 경우
• 사내 문서를 권한에 맞게 검색하고 출처와 함께 답변해야 하는 경우
• 민감 데이터 때문에 조직이 통제하는 인프라에서 모델을 운영해야 하는 경우

권장 목표

• 자동화할 업무와 사람이 최종 판단할 지점을 명확히 구분
• 입력 데이터와 로그의 저장·마스킹·보존 기준 수립
• 품질·비용·지연 시간과 실패율을 측정할 평가 기준 마련
• 서비스 계정별 모델·호출량·권한 정책 통합
• 외부 API형에서 온프레미스형까지 확장 가능한 단계 구성

제안 범위

업무 자동화

• 문의·문서·데이터의 분류·추출·요약
• 사람의 검토와 승인·재처리 흐름
• 업무 시스템·메일·메시지·저장소 연동

사내 문서 검색과 답변

• 문서 수집·분할·색인
• 문서 권한을 반영한 검색
• 답변 근거·출처와 품질 평가

LLM 플랫폼

• 여러 모델을 연결하는 API 게이트웨이
• 서비스 계정·모델 허용 목록·사용량 정책
• 온프레미스 추론, 관측과 모델 운영

핵심 설계 기준

영역	제안 내용	착수 전 확인 사항
업무	자동화 입력·출력과 사람 검토 정의	대표 사례와 실패 허용 범위
데이터	민감도, 전송·저장·삭제와 권한	개인정보·기밀정보 포함 여부
모델	품질·비용·속도와 기능 비교	평가 세트와 사용 조건
운영	모니터링, 장애·비용 제한과 책임	외부 API 또는 자체 인프라 선택

수행 절차

단계	주요 활동	확인 결과
1. 상담과 현황 확인	목표, 사용자, 현재 업무, 데이터와 제약 확인	우선순위와 전제 조건
2. 범위 정의	포함·제외 기능, 역할, 연동, 검수 기준 정리	범위 정의와 고정 견적
3. 설계와 검증	화면·흐름·데이터·기술 구조 설계, 필요한 경우 프로토타입 검증	설계안과 구현 기준
4. 구현과 통합 시험	단계별 개발, 주요 시나리오와 예외 처리 확인	검증 가능한 운영 후보본
5. 배포와 인수인계	운영 반영, 관리자 안내, 합의한 문서와 결과물 전달	운영본과 인수 확인

예상 일정과 비용 기준

구분	공개 가격 범위	예상 기간
AI 챗봇·자동화	200~1,000만원	2~6주
온프레미스 LLM 구축	1,000~3,000만원	1~3개월

가격 확인 기준은 2026년 7월 29일이며, 듀오랩스 공개 가격표의 제품별 범위를 사용했습니다. 위 금액은 유사 범위를 이해하기 위한 공개 가이드이며 개별 프로젝트의 확정 견적이 아닙니다. 실제 금액과 일정은 화면 수, 기능 복잡도, 데이터 이전, 외부 연동, 보안 요구, 고객 검토 일정과 운영 조건을 확인한 뒤 고정합니다.

• 출시 후 유지보수는 구축비와 분리하며, 공개 가격표 기준 월 20~100만원 범위에서 필요한 수준을 선택할 수 있습니다.
• 도메인, 호스팅, 메시지 발송, 결제 수수료, 앱스토어, 장비와 유료 라이선스 같은 외부 비용은 포함 여부를 견적서에서 별도로 표시합니다.
• 세금 처리, 지급 일정, 하자 보수와 권리 이전 조건은 최종 견적서와 계약서에서 확정합니다.
• GPU 장비, 데이터센터, 모델·벡터DB·외부 AI API 사용료와 라이선스는 구축비와 별도로 산정합니다.

주요 산출물

프로젝트 성격과 계약 범위에 따라 다음 결과물의 전부 또는 일부를 제공합니다.

• 사용 사례와 데이터 경계 정의
• 평가 세트와 품질·비용·속도 비교 결과
• 합의한 자동화·검색·API 또는 추론 구성
• 권한·로그·사용량과 오류 처리 정책
• 운영 대시보드·배포·롤백·인수인계 자료

고객 준비 사항

• 자동화할 실제 입력과 기대 결과 표본
• 사용자·서비스와 문서 접근 권한
• 전송 가능한 데이터와 금지 데이터 기준
• 기존 업무 시스템·저장소의 연동 조건
• 품질·속도·비용·가용성 우선순위

별도 협의 또는 제외 범위

아래 항목은 기본 범위에 자동으로 포함되지 않으며 필요한 경우 영향과 비용을 확인해 추가합니다.

• 모델이 모든 요청에 정답을 생성한다는 보장
• 정제되지 않은 대규모 학습 데이터 구축
• GPU·서버 구매와 데이터센터 공사
• 제3자 모델·API·저장소 이용료
• 전문 보안 인증·법률 검토와 24시간 관제

검수 기준 예시

• 대표 평가 세트에서 합의한 품질 측정과 사람 검토가 수행됩니다.
• 허용된 사용자·서비스만 데이터와 모델에 접근합니다.
• 제한·오류·모델 장애 시 재시도·대체·수동 처리 기준이 동작합니다.
• 사용량, 오류, 지연 시간과 주요 운영 상태를 확인할 수 있습니다.

다음 단계

1. 현재 문제와 우선 사용자를 확인합니다.
2. 반드시 필요한 기능과 후속 단계 기능을 나눕니다.
3. 데이터·외부 연동·보안·운영 조건을 점검합니다.
4. 포함·제외 범위와 검수 기준을 문서화합니다.
5. 확정된 범위를 기준으로 일정과 고정 견적을 제시합니다.

관련 문서

• 문의 분류·문서 처리 AI 자동화 구축 예시
• LiteLLM 기반 사내 LLM API 통합 게이트웨이 구축 예시
• 온프레미스 LLM 서비스 구축 예시
• 공개 가격표