AI가 손댈 수 없던 데이터,
Capsule이 통과시킵니다.

원본 그대로 내보낼 수 없는 운영 데이터로 AI를 돌립니다. 민감한 값은 문서 구조와 관계, 의미를 그대로 살린 DP 기반 맥락 보존 치환값이 되어, 모델이 실제 업무 맥락 위에서 추론합니다. 쓸 수 있는 결과는 환경 안에서 복원하고, 원본 값과 복원 매핑은 경계 밖으로 나가지 않습니다.

LLM Capsule은 요청이 모델에 닿기 전에 민감 값을 DP 기반 맥락 보존 치환값으로 바꿉니다. 모델 경로는 외부일 수 있지만 모델은 보호 작업본만 봅니다. 원본 값과 복원 매핑은 환경 안에 남고, 응답도 그 안에서 복원합니다.

네. LLM Capsule은 검색과 추론이 의존하는 구조는 그대로 두고 RAG 소스와 에이전트 컨텍스트의 민감 요소만 치환합니다. 덕분에 외부 모델에 보낼 수 없던 운영 데이터로도 RAG와 에이전트 워크플로우를 돌립니다.

마스킹과 삭제 처리는 모델에 필요한 의미까지 지우고, 빈칸투성이 레코드는 쓸 수 없습니다. LLM Capsule은 형식과 관계, 문서 구조를 맥락 보존 치환값으로 유지하므로 모델이 과제를 그대로 이해하고, 팀은 내부에서 실제 값으로 되돌린 결과를 바로 업무에 씁니다.

AI 게이트웨이는 모델 트래픽을 라우팅하고 관리합니다. DLP는 민감 콘텐츠를 탐지하고 차단합니다. LLM Capsule은 모델 경계를 넘는 것 자체를 바꿉니다. 운영 값을 모델 실행 전에 맥락 보존 치환값으로 바꾸고, 결과는 환경 안에서 복원합니다.

복원은 조직 안에서만 일어납니다. 모델 경로는 외부일 수 있고 맥락 보존 치환값만 봅니다. 원본 값과 복원 매핑은 경계 밖으로 나가지 않으며, 응답은 환경 안에서 바로 쓸 수 있는 결과로 복원합니다. 복원은 DP 값을 역산하는 게 아니라 내부의 결정론적 매핑입니다.