1. AI 모델 정책 및 라우팅 (Model Governance & Routing)
- 모델 화이트리스트: 조직에서 검증한 모델만 사용하도록 제한
- 하이브리드 운영: 클라우드 모델과 온프레미스 모델을 혼합하여 비용과 보안의 균형 유지
설명 포인트
개인의 취향이 아닌 **“회사의 비용/보안 기준”**에 맞는 모델 전략을 운영할 수 있습니다.
비싼 모델을 무조건 쓰는 것이 아니라, 적재적소에 배분하여 비용을 최적화합니다.
- 허용 도구 관리: Jira, GitHub 등 사내 승인된 도구만 연동 허용
- MCP 서버 관리: 사내 전용 도구(Custom Tools)를 배포하고 관리
설명 포인트
확장성은 유지하되, 검증되지 않은 외부 도구 연결로 인한 데이터 유출을 방지합니다.
3. 조직 지식 관리 (RAG)
- RAG 소스 관리: 사내 위키, API 문서 등을 업로드하여 AI가 참고하도록 설정
- 수동 재인덱싱: 문서 추가/변경 후 관리자가 재인덱싱을 실행하여 최신 상태 유지
- 검색 범위 제어: 전사 공통 지식과 팀별 특화 지식을 구분하여 적용
설명 포인트
팀 공통 문서를 AI가 학습하여, “우리 회사 맥락을 아는” 똑똑한 답변을 제공합니다.
4. 개발 규칙 및 스킬 (Rules & Skills)
- 코딩 컨벤션 주입: “변수명은 camelCase로”, “JPA 사용 시 지연 로딩 필수” 등 규칙 등록
- 아키텍처 가이드: 프롬프트에 팀의 아키텍처 원칙을 자동 주입
설명 포인트
개발자가 규칙을 일일이 외우지 않아도, AI가 생성 단계에서 팀 표준을 준수합니다.
5. 키워드 기반 자동 명령 실행 (Hot Load)
- 에러 자동 감지: 빌드 실패나 런타임 에러 발생 시 AI가 즉시 원인 분석
- 트리거 기반 실행: 특정 상황에서 반복되는 작업을 자동으로 수행하도록 설정
설명 포인트
단순한 질의응답을 넘어, 개발 중 발생하는 문제를 능동적으로 해결합니다.
6. 보안 및 제외 정책 (Security Policy)
- 금지 명령어:
rm, shutdown, chmod 등 위험 명령어 실행 원천 차단
- 파일 접근 제한:
.env, config/secrets.yml 등 민감 파일 읽기 차단
- 제외 패턴 관리:
.git, node_modules 등 불필요한 파일 스캔 방지
설명 포인트
보안팀과 개발팀의 갈등 없이, 시스템 레벨에서 안전 장치를 마련합니다.
7. 운영 모니터링 (Monitoring)
- 대시보드: 일별/월별 토큰 사용량, API 호출 횟수 시각화
- 접근 로그: 로그인, 설정 변경, 문서 관리 등 주요 관리 액션 이력 추적
설명 포인트
막연한 “감”이 아닌 **“정확한 데이터”**를 기반으로 운영 비용을 예측하고 최적화합니다.
