해결할 문제와 목표를 정합니다
업무의 의사결정 과정과 주요 제약을 분석해 해결할 문제를 정의합니다. 개선 목표와 결과를 평가할 기준을 고객과 합의합니다.
현업과 유사 과제의 경험에서 문제의 원인과 영향을 가설로 제시합니다. 고객의 업무 기준과 데이터로 가설을 검증하고, 해결 방향을 설계와 구현에 반영합니다.
현업과 컨설팅 경험을 바탕으로 해결할 문제를 정의합니다. 업무별로 필요한 지식, 분석 방법과 실행 범위를 설계하고, 구현 결과를 실제 업무 기준으로 검증합니다.
업무의 예외와 판단 배경은 요구사항 목록만으로 충분히 전달되기 어렵습니다. 넥스엔브릿지는 문제와 해결 방향을 구체화한 컨설턴트가 구현·검증까지 수행하고 전문 엔지니어와 협업합니다.
업무 자료와 현업 경험, 컨설팅 방법론을 검토해 정의한 판단 기준을 계산식과 처리 규칙에 반영합니다. 반복 계산은 SQL로 구현하거나 Semantic Model에서 관리하고, 관계 탐색이 필요한 경우 Ontology·Knowledge Graph를 검토합니다. 데이터 제약과 실행 권한은 코드로 검사합니다.
같은 질문을 다시 실행해 더 나은 답을 얻는 것과 시스템을 개선하는 것은 다릅니다. 오류가 지식, 검색, 계산 중 어디에서 발생했는지 확인하고 해당 부분을 수정해야 합니다. 변경 전후의 평가를 개발 절차에 포함해 수정 효과를 확인합니다.
업무 자료와 현업의 경험, 컨설팅에서 축적한 방법론과 산업별 베스트 프랙티스를 바탕으로 판단 기준을 정의합니다. 고객의 업무 목표와 제약을 반영해 기준의 타당성을 검증하고, 필요한 조사·계산 방법과 자동 처리·승인 범위를 설계합니다.
업무의 의사결정 과정과 주요 제약을 분석해 해결할 문제를 정의합니다. 개선 목표와 결과를 평가할 기준을 고객과 합의합니다.
업무 자료와 현업의 경험·노하우를 분석하고, 컨설팅에서 축적한 방법론과 산업별 베스트 프랙티스를 함께 검토합니다. 고객의 업무 목표와 제약에 맞춰 판단 기준과 예외 조건을 정의하고, 실제 사례와 데이터로 검증합니다.
분류·예측·원인 분석·대안 평가 등 판단 유형에 따라 모델과 분석 기법을 선택합니다. 요구 정확도와 응답시간을 기준으로 모델 라우팅과 추론·컨텍스트 구성을 설계하고, 품질 평가를 통해 토큰 사용량과 처리 비용을 최적화합니다.
실제 업무 사례와 예외 조건으로 계산의 정확성, 판단 근거, 권한 준수를 검증합니다. 오류의 원인을 분석해 업무 기준과 구현 내용을 수정합니다.
기존 문서·검색·SQL로 충분한 업무는 그 방식을 유지합니다. 산식과 업무 규칙은 기준 원본을 정해 설명과 구현에 동일하게 반영합니다. 자동 처리는 위임된 권한 안에서 수행하고, 승인 대상과 미확인 사항을 결과에 명시합니다.
도구와 접근권한, 작업 상태, 실행 기록과 격리를 관리합니다.
결과를 확인해 추가 조사·재계산·종료를 선택합니다. 시간·비용·재시도 한도를 둡니다.
Agent·도구·검증·승인의 순서와 분기, 실패 후 재개 지점을 설계합니다.
공급 계산 → 대안 검토 → 검증 → 승인
어떤 순서와 조건으로 일을 수행하는가제품 ↔ 대체 규격 ↔ 고객 조건 ↔ 근거
업무의 관계와 기준은 무엇인가업무 흐름의 각 단계는 공통 Knowledge에서 적용할 규칙과 근거를 조회합니다. 순서가 정해진 업무는 명시적인 절차로 구현하고, 조사 방향이 달라지는 구간에 Agent의 판단을 사용합니다. Prompt·RAG·Semantic Layer·도구 호출은 필요한 구성요소로 계속 활용합니다.
분류·추출에는 구조화 출력과 검증을, 예측·대안 평가에는 통계·ML·최적화를 검토합니다. 복합 조사에는 검색·도구 사용·단계별 추론을 업무 조건에 맞게 조합합니다.
업무 유형·난이도와 요구 품질에 따라 모델을 선택합니다. 경량 모델과 고성능 모델을 비교 평가하고, 품질 기준을 충족하지 못하면 다른 모델이나 추가 검증으로 전환하는 조건을 설계합니다.
모델이 지원하는 추론 예산과 반복 횟수를 조정하고, 필요한 근거를 선별해 컨텍스트를 구성합니다. 반복 입력의 캐싱을 검토하며, 재시도·도구 호출을 포함한 전체 처리 비용과 응답시간을 평가합니다.
필요한 정확도와 업무 제약을 충족하는지 먼저 검증합니다. 모델 가격이나 토큰 수만으로 선택하지 않으며, 최적화 효과는 같은 평가 사례에서 품질·처리시간·비용을 비교해 확인합니다.
예외·결과 기록 → 원인·적용 조건 확인 → 변경 후보 작성 → 업무 담당자 검토·승인 → 버전 반영 → 회귀 평가 → 현업 확인
새로운 관계는 Ontology·Knowledge Graph에, 승인 조건은 Policies·Business Rules에 반영합니다. 데이터 누락은 데이터 흐름에서, 계산 오류는 계산 도구에서 수정합니다. 예외의 원인에 따라 수정 대상을 구분합니다.
변경에는 출처·담당자·적용 범위·유효 시점·버전을 남깁니다. 실행 기록과 개별 결정은 Decision Memory로 보존하고, 검토되지 않은 메모는 승인된 기업 지식과 구분합니다.
고객의 업무와 환경에 맞는 실행 방식을 설계하고, 업무 단위로 검증하며 확장합니다.
현업과 유사 과제의 경험에서 문제 가설을 세우고, 고객의 업무와 데이터로 검증합니다.
자세히 보기 →프로젝트에서 확인한 업무 정의와 데이터 의미, 판단 기준, 가정과 결정을 구조화해 관리합니다.
자세히 보기 →모델과 Agent, Knowledge·Data·Evaluation 방식을 고객의 업무와 운영 조건에 맞게 구성합니다.
자세히 보기 →주요 결과의 출처와 검증 내용, 의사결정과 승인 이력을 함께 관리합니다.
자세히 보기 →주어진 요구사항을 그대로 구현하는 데서 시작하지 않습니다. 현업과 유사 과제의 경험을 바탕으로 실제 해결해야 할 문제와 원인, 영향을 가설로 제시하고 고객의 업무 기준과 데이터로 검증합니다.
유사 과제와 현업 경험을 바탕으로 문제의 원인과 업무 영향에 대한 가설을 세웁니다.
업무 절차와 판단 기준, 제약 조건, 예외와 승인 구조를 확인합니다.
인터뷰와 문서, 실제 데이터를 통해 가설을 검증하고 미확인 사항을 구분합니다.
검증된 문제를 기준으로 개선 방향과 우선순위를 정합니다. 분석 소요시간, 수작업과 오류 등 대상 업무의 기준선, 목표와 측정 조건을 고객과 합의합니다.
회의·분석·설계 과정에서 확인한 업무 정의, 데이터의 의미, 판단 기준과 예외를 Project Knowledge로 관리합니다. 주요 결정과 미확인 사항을 구분하고 후속 설계와 검증에 활용합니다.
문서와 데이터 정의, 인터뷰와 분석 결과에 출처와 적용 범위를 기록합니다.
프로젝트 중 확인한 용어와 관계, 업무 규칙, 데이터 의미와 가정을 구조화합니다.
주요 설계 결정과 선택한 대안, 전제 조건과 추가 확인 사항을 관리합니다.
검토와 승인을 마친 내용은 고객의 문서·데이터 표준·운영 기준에 반영합니다. KG를 사용하는 경우 해당 기준에 영향을 받는 개념과 관계도 갱신합니다.
모델과 Agent 구조, Knowledge·Data·Evaluation 방식을 지속적으로 검토하고, 업무 특성·데이터 환경·보안·운영 조건에 맞게 적용합니다.
여러 자료와 데이터를 조사하고 쟁점과 대안을 비교합니다. 중요한 사실과 수치는 원문과 데이터에 대조합니다.
요구사항과 Knowledge를 바탕으로 데이터 모델, Agent 절차, 업무 화면과 시스템 연계를 설계하고 구현합니다.
중요한 분석과 지식 후보는 서로 다른 모델을 사용해 독립적으로 검토합니다. 모델 간 일치만으로 결과를 확정하지 않습니다.
반복되는 분석·검토·구축 절차를 Skill과 Guidance로 관리해 프로젝트와 담당자가 달라져도 같은 기준을 적용할 수 있도록 합니다.
Agent 기능을 한 번에 완성해 일괄 전환하지 않습니다. 업무 흐름과 성공 기준을 먼저 정하고, 실제 입력과 결과를 반복 검증해 Work Plan, Knowledge, 데이터, Tool과 화면을 개선합니다.
Evaluate & Improve 실제 결과와 피드백을 다음 Work Plan과 평가 기준에 반영합니다.
현재 업무 흐름과 의사결정, 입력 자료, 예외 조건과 기대 결과를 확인합니다.
수행 단계와 사용할 데이터·Tool, 사람의 검토 지점, 결과의 평가 기준을 정합니다.
Work Plan을 실행하며 Agent, 데이터 구조와 업무 화면을 함께 구현합니다.
기존 업무 결과와 전문가 판단에 대조해 오류 유형과 부족한 정보, 개선 지점을 확인합니다.
보안과 운영 기준을 통과한 업무 단위부터 적용합니다. 사용 절차와 예외 대응을 현업과 확인하고, 사용률·수정 소요·업무 처리시간을 관찰합니다.
검증 결과를 평가 사례에 반영하고 Work Plan, Knowledge, 데이터, Tool과 화면을 보완해 다시 실행합니다.
AI가 만들었는지 사람이 작성했는지만으로 결과를 판단하지 않습니다. 작성·검토 주체를 기록하고, 근거와 검증, 승인 과정을 함께 관리합니다.
주요 주장과 업무 규칙, 데이터 정의에 원문과 데이터 근거를 남깁니다.
대표 업무 질문과 검증 사례, 데이터 정합성과 시스템 테스트를 통해 결과를 확인합니다.
모델의 검토 결과는 참고 자료로 사용하고, 중요한 업무 지식과 설계 결정은 담당자나 전문가가 승인합니다.
요구사항과 설계, 코드와 테스트, Knowledge와 승인 결과의 관계를 관리하고 변경 영향을 확인합니다.
현재 어떤 어려움이 있는지, 어떤 자료와 시스템을 사용하고 있는지 알려주세요. 필요한 작업과 수행 범위를 함께 정하겠습니다.
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