비알프레임은 데이터, 에이전트, 평가체계를 연결하여 현장에서 지속적으로 작동하고 개선되는 AI를 만듭니다.
AI 개발 도구는 서비스를 빠르게 만드는 방식을 바꾸고 있습니다. 그러나 빠른 개발이 지속적인 품질을 의미하지는 않습니다. 실제 운영에서는 데이터가 바뀌고, 질문이 달라지며, 새로운 오류가 계속 생겨납니다.
AI 개발 도구를 활용해 아이디어를 빠르게 프로토타입으로 만들고 검증합니다.
모델뿐 아니라 데이터, 배포, 모니터링, 운영 정책까지 설계하여 현장에서 안정적으로 작동하게 합니다.
평가 결과와 사용자 피드백이 데이터·프롬프트·에이전트 정책 개선으로 이어지는 루프를 만듭니다.
제조·철강·식품 분야의 빅데이터 프로젝트와 ML/DL 기반 예측·분석
클라우드 기반 AI 분석 환경 구축
이상감지, 패턴분석, 이미지 분석, 고장예측 등 산업 AI 적용
성능·수요 예측 등 산업 AI 적용 확대
AI 기반 헬스케어 서비스, 디지털 치료기기(DTx) 개발
글로벌 가전기업의 LLM 구축부터
해외 확산 · 운영까지 End-to-End로 수행
일시적인 PoC에 머무르지 않고, L사의 고객 서비스 전 여정에 LLM과 AI Agent를 적용하여
국내에서 전체 해외 법인으로 확산하고 실제 운영 환경에서 품질을 유지·개선하고 있습니다.
글로벌 고객 접점에서 제품·서비스 문의에 대한 LLM 기반 응대
Call·Live Chat·Email 상담 시 실시간 답변 추천과 상담 지원
국내·해외 수리기사를 위한 기술·수리 정보 검색과 조치 추천
Custom Eval 모델 기반 답변 품질 평가, 모니터링, 피드백 루프
데이터 전처리, 검색·임베딩, 오케스트레이터, 상담·관리 UI까지 Azure 클라우드 기반 전체 시스템 구현
국내에서 해외 법인·국가로, 단일 채널에서 음성·채팅·이메일 다채널로, 다국어 환경으로 단계적 확대
운영 중 축적되는 로그와 평가 결과를 기반으로 품질을 지속 관리하고, 데이터 기반 Agent로 진화
이 경험은 비알프레임의 CX AI 에이전트 브랜드 QNEXA(큐넥사)로 이어집니다.
Microsoft Semantic Kernel · Agent Framework 기반 다중 Agent 구성 / Microsoft Azure 클라우드 운영
사용자의 질문 속 숨겨진 의도까지 파악하여
다음 단계를 제시하는 차세대 AI 에이전트
글로벌 고객 서비스 현장에서 쌓은 구축·확산·운영 경험을 바탕으로,
비알프레임의 데이터·에이전트·품질 체계를 하나의 CX 에이전트로 담았습니다.
표면의 문장이 아니라 고객 상황과 맥락, 질문 속에 숨겨진 의도를 파악합니다.
답변에서 멈추지 않고 해결을 위한 다음 행동 — 안내, 조치, 접수, 연결 — 을 제안합니다.
데이터 기반 에이전트와 Custom Eval 품질 루프로 운영하면서 계속 좋아집니다.
고객 접점(Front), 상담·현장 지원(Back), AI 운영 기반(Platform)이 하나의 AI Hub 위에서 데이터·지식·품질을 공유합니다.
고객 AI 챗봇 · LLM RAG · 다국어 지원(60개 로케일) · 멀티모달(이미지, 음성)
STT·음성 AI · Custom 학습 · 50개 언어 · 희소 언어 대응 · Realtime LLM / Custom STT 동시 지원(맞춤형 보정)
상담사 Assist(챗봇, 실시간 답변추천) + Auto Agent(1:1 문의 자동화)
기간계 연계 · AI 브리핑 · 챗봇 · 멀티모달(이미지 분석, 음성)
비알프레임의 AI 적용 프레임워크(AI Data Hub · Agent Flow · Quality Harness)는
QNEXA AI Hub의 5개 모듈로 제품화되어, 준비(Build) – 실행(Serve) – 관리(Govern) 전 과정을 통합합니다.
솔루션의 심장(Heart)
데이터 – 콘텐츠 – 흐름 – 품질 – 관리를 통합
전처리 자동화(Airflow) · 멀티벡터 · HITL · 기준정보 정제
FAQ 자동생성 · 상담/수리 문서 구조화 · 온톨로지 지식 구조화
시나리오 오케스트레이션 · MS Agent Framework 기반 멀티에이전트 · 에이전트 워크플로우 런타임 실행(고객, 상담사, 필드서비스 배포)
Playground 탐색(QA-Try) + 평가·모니터링 검증(QA-Eval) · Custom Eval 모델 기반 피드백 루프
프롬프트 · 권한 · 멀티테넌트 · 운영 모니터링(End to End)
글로벌 운영 현장에서 다듬어 온 비알프레임의 5단계 방식입니다.
업무·사용자 여정, 데이터·시스템 현황, 품질 기준 정의
AI 개발 도구로 Prototype을 신속하게 구현
시나리오 기반 Test Case, AI·전문가 병행 평가
로그·피드백·평가 결과 수집, 저품질 응답 탐지
평가 결과를 데이터·프롬프트·Agent 정책에 반영
대다수의 기업들이 AI는 도입했지만, 응답 품질을 확인하기 위해 여전히 많은 HITL(Human-in-the-Loop) 인력을 전수 검토에 투입하고 있습니다.
휴먼 피드백 결과가 시스템 개선으로 체계적으로 연결되지 않을 경우,
같은 오류가 반복되고 운영 비용이 증가합니다.
도메인 특화 평가모델이 모든 응답을 먼저 평가하고,
위험·불확실 응답만 전문가에게 전달합니다.
평가 사유와 수정 결과는 자동으로 개선 데이터가 됩니다.
고객 챗봇, AICC 상담사 지원, 국내·해외 수리기사 지원까지 고객 서비스 전 여정을 LLM과 AI Agent로 연결하고, 해외 법인으로 확산하여 운영 중입니다.
전문가 라벨링 데이터 기반 평가모델로 AI 답변의 오답을 탐지하고, 품질 게이트와 피드백 루프에 활용합니다.
자동차·철강·제조 현장의 센서·이미지 데이터를 분석하여 이상 패턴 탐지와 품질·설비 예측 체계를 구현했습니다.
행동·생체신호·음성·영상 데이터를 활용한 헬스케어 서비스와 심장재활 디지털 치료기기를 개발했습니다.
문서 기반 챗봇을 넘어 수리 이력·통계 등 운영 데이터를 함께 활용하는 데이터 기반 상담·수리 Agent로 고도화합니다.