민감한 업무를
AI로 실행하세요.

AI를 위한 맥락 보존 데이터 레이어는 기업 시스템과 승인된 모델 경로 사이에 자리합니다. 문서 구조·관계·의미를 그대로 유지한 채 민감 값을 치환하므로, 모델은 실제 업무 맥락 위에서 추론하고 결과는 환경 안에서 쓸 수 있는 형태로 복원됩니다.

LLM Capsule은 요청이 모델에 닿기 전에 민감 필드를 복원 가능한 캡슐로 바꿉니다. 모델은 원본 값 대신 구조를 유지한 치환값을 보고, 응답은 환경 안에서만 원본으로 복원되므로 원본 데이터는 밖으로 나가지 않습니다.

네. LLM Capsule은 RAG 소스와 에이전트 컨텍스트의 민감 요소를, 검색·추론이 의존하는 구조를 유지한 채 캡슐화합니다. 그래서 외부 모델에 보낼 수 없던 문서에서도 RAG·에이전트 워크플로우를 실행할 수 있습니다.

맥락 보존 토큰화는 민감 값을 형식·관계·문서 구조를 유지하는 치환값으로 바꿉니다. 의미까지 파괴하는 redaction·마스킹과 달리 모델이 과제를 그대로 이해할 수 있고, 토큰은 로컬 복원 단계에서 원본 값으로 다시 매핑됩니다.

AI 게이트웨이는 모델 트래픽을 라우팅·관리하고, DLP는 민감 콘텐츠를 탐지·차단합니다. LLM Capsule은 모델 경계를 넘는 것 자체를 바꿉니다. 통제된 업무 컨텍스트를 모델 실행 전에 복원 가능한 캡슐로 만들고, 결과는 환경 안에서 복원합니다.

복원은 조직 안에서만 일어납니다. 외부 모델은 안전한 치환값만 보고, 원본 값은 로컬에서 바로 쓸 수 있는 결과로 다시 구성됩니다. 원본 기업 데이터는 환경 안에 머뭅니다.