폐쇄망용 로컬 LLM 채팅, RAG·청킹 비교 실습 4종, AI 안전비서·현장조사 등 실행형 PoC 7종을 Python ASGI 앱 하나에 묶은 실습·포트폴리오 저장소. AI 챔피언 실습 산출물을 공개 아카이브로 유지하며 minslab.kr로 서비스한다.
사례 대상 바로가기 · 공유 링크 · 아카이브에서 보기
상세 정보
- 사례 성격
- 개인 개발
- 출처 채널
- 오픈채팅
- 수집일
- 2026-09-02
- 태그
- #로컬LLM #RAG #PoC
- 실행 환경
- 서버 구축
- AI 모델
- 해외 오픈웨이트(로컬)
- 라이선스
- 명시 없음 (확인 2026-09-02)
- 저장소
- ★ 4 · 유지보수 정체
- 링크 점검
- 정상 (2026-11-02)
개발자
GitHub·공공 GitLab 공개 프로필 기준 — 공공AX 챔피언 디렉토리와 같은 자료입니다.
4축 평가
| AX 단계 | AI-Enabled |
|---|---|
| 업무 범위 | S2 Tool bundle |
| 업무 완결성 | C1 결과 제공 |
| 권한(P축) | P1 산출물 생성(잠정) |
| 위험도 | R1 낮음 |
| 인간 통제 | 해당 없음 |
| 증거 등급 | E1 코드·도구 확인 |
| 신뢰도 | 중간 |
공공 깃랩 전수 조사(스타 2+) 일괄 등재 배치 — 저장소 설명·메타데이터 기준 판정이며 실행 실측 시 재평가한다. 폐쇄망용 로컬 LLM 채팅, RAG·청킹 비교 실습 4종, AI 안전비서·현장조사 등 실행형 PoC 7종을 Python ASGI 앱 하나에 묶은 실습·포트폴리오 저장소.
디자인 패턴 분석
『모두의 공공AX 디자인 패턴』 카탈로그 v0.7.1 기준 — 사례를 기관이 함께 쓰는 AI 부품과 그 조립으로 읽은 결과입니다. · 패턴 성좌에서 전체 보기 ↗
업무 패턴 B3 지식 접지 상담 보조 B1 코파일럿 변형: 폐쇄망 로컬 RAG(실습·PoC 묶음 대표)
환경 축 배포:혼합 네트워크:폐쇄망 가능 모델:해외 오픈웨이트(로컬) 런타임:서버 구축 권한:P1 산출물 생성
- 공통 서비스(A)
- A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스 A7 자체 제작 환경
- 서비스 블록(D)
- D8.1 탐색·조회
- 부품 배선
- A2.2 → B3 · B3 → D8.1 · A2.2 → B1
판정 근거
폐쇄망용 로컬 LLM 채팅, RAG·청킹 비교 실습 4종, AI 안전비서·현장조사 PoC 7종을 ASGI 앱 하나에 묶은 실습·포트폴리오 저장소. R1의 다중 PoC 규칙에 따라 대표 PoC인 폐쇄망 로컬 RAG 채팅을 B3(폐쇄망 로컬 RAG 변형)으로 잡고 나머지 채팅·PoC를 B1 secondary로 두었다. 오픈웨이트 모델 로컬 구동 A2.2, 개인 제작 A7. 폐쇄망용이면서 minslab.kr로 인터넷 서비스하므로 배치 환경 혼합. RAG·청킹 비교 실습은 평가 세트라기보다 학습 자료라 C9 미태그. 실습·포트폴리오 성격이라 유형은 기타. URL 없음.
구현 가이드
주 패턴 B3 지식 접지 상담을 구현할 때
구현 단계
- 대표 질문·정답·채점 기준으로 C9 평가 세트를 먼저 만든다.
- A1로 코퍼스를 정리하고 데이터 등급(E5)과 공개 범위를 메타로 붙인다. 등급 문서가 섞이면 S2 권한 인식 검색을 둔다.
- E1에 맞게 임베딩·벡터DB·모델 위치를 정한다(폐쇄망이면 전부 로컬, A2.2·A2.4).
- 근거 밖 답변 금지·출처 상시 표시·근거 없으면 이관하는 규칙을 C5·F1·B′2로 구현한다.
- 검색 품질 3패턴을 하나씩 붙이며 C9로 재고, 문서 갱신 주기를 C6으로 운영한다.
점검표
- 답마다 출처가 표시되는가
- 근거가 없을 때 답하지 않고 이관하는가
- 평가 세트로 검색·답변 품질을 재고 있는가
- 코퍼스 갱신 주기와 책임자가 정해져 있는가
환경 조건
E1 폐쇄망·행정망이면 임베딩·벡터DB·모델 전부 로컬(A2.2 주권형 또는 A2.4 내부망 프록시 + 로컬 임베딩). E2 해외 상용 API면 C5 비식별 전처리와 C7 폴백이 필수다. E4는 P0~P1이 기본이다. 신뢰 불가 입력(민원 입력·공개 웹)을 읽고 P2 이상이면 S6 문서별 격리와 S2가 필요하다. 대민형은 S4·S7이 권장된다(§7.4).
주의할 점
- 평가 없이 붙이면 품질을 알 수 없음(X10)
- 코퍼스 갱신이 멈추면 오답이 됨
- 부서마다 따로 만들면 중복(X3)
- 대민형은 인젝션·유출 위협에 노출
기본 배선 예
A1 → A2.2 → B3 (B′7 · B′2) → F1 · B3 → C2 → 담당자 이관
피해야 할 안티패턴
- X3 부서마다 챗봇 같은 기관의 과제들이 각자 모델·벡터DB·프롬프트를 따로 만들어, 공유할 수 있는 기반 부품을 부서 수만큼 중복 구축하는 함정이다. 대처: §7.1의 두 번째 단계대로 기반 부품은 새로 만들지 말고 Provider에서 먼저 가져온다. 모델 호출은 A2 모델 서빙 계층(범정부 AI 공통기반 또는 기관 게이트웨이) 뒤로 모으고, S1 단일 진입점에서 인증·요청 상한·비용 상한·감사 기록을 일괄 적용한다. 공공 API·공공 클라우드·공공 깃랩은 A3 공공 API 제공자로 쓴다. 부서별 차이는 모델을 따로 두지 말고 A9 업무 규범 스킬과 부서 코퍼스(A1)로 표현하며, 부서·등급별 코퍼스 분리가 필요하면 S2 권한 인식 검색으로 푼다. 없어서 새로 만든 부품은 §13 참조 구현 레지스트리에 올린다.
- X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝 평가 세트 없이 검색을 붙여 '좋아진 것 같다'로 배포하고, 검색으로 풀릴 문제를 파인튜닝으로 푸는, 진행 경로를 건너뛰는 함정이다. 대처: §7.2 진행 경로를 순서대로 밟는다. B1 직접 프롬프트에서 시작해 두 번째 단계에서 C9 평가 세트(업무 질문·정답·채점 기준)를 먼저 만들고, 이후 A9 규범 스킬·F4, B3 지식 접지(A1 데이터 자산), B3 검색 품질(Hybrid·Rewriting·Reranker), C5 가드레일·F1 순으로 붙이며 매 단계를 C9로 잰다. A2.3 튜닝은 진행 경로의 마지막 단계로, 검색·규범 스킬로 풀리지 않는다는 것이 C9 점수로 확인됐을 때만 한다. 모델·프롬프트·설정 조합은 릴리스처럼 버전 관리한다.
관련 가이드라인
이 사례가 쓰는 부품과 이어지는 공공 AX 안내서·지침이다 (부록 E 공공 AX 가이드라인 문서 해설 기준, 겹치는 부품이 많은 순).
- 공공부문 AI 도입·활용 가이드 쓰는 작업: 사업 담당자가 사업계획서와 예산 요구서를 쓸 때 처음 펴는 문서다. 기획 단계에서는 사업 범위와 성과 지표를, 계약 단계에서는 과업지시서 구조를, 운영 단계에서는 유지관리 항목을 이 문서의 단계 구분에 맞춘다. 자체 모델을 들일지 공통기반을 쓸지 결정할 때도 이 문서가 기준이다.주의: 2024년 1.0과 2025년 2.0 초거대 AI 가이드라인을 잇는 문서다. 신규 사업은 이 판을 근거로 쓰고, 구판의 체크리스트는 이 판에 없는 항목을 확인할 때만 꺼낸다.
- 공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 1.0 이 사례와 겹치는 부품 A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스쓰는 작업: 신규 사업에는 2026년 판을 쓴다. 이 판은 SLO와 유지관리 조항의 초기 문구를 찾거나, 2024년 사업의 계약 근거를 거슬러 확인할 때 편다.주의: PAX 목록이 "신규 사업에는 2026판 우선"이라고 못 박은 문서다.
- 공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인 이 사례와 겹치는 부품 B3 지식 접지 상담쓰는 작업: 데이터 담당 부서가 공공데이터나 내부 문서를 RAG 지식베이스와 API로 내놓기 전에 편다. 데이터 개방 계획서의 메타데이터 항목, 지식베이스에 넣을 문서의 형식 변환 기준, 데이터 품질 점검표를 이 문서로 쓴다. 공공 API를 MCP 서버로 감싸려는 담당자에게도 기본 문서다.주의: NIA가 v1.1 개정을 공지했으므로 내려받은 파일의 판을 확인한다.
- 챗GPT 활용방법 및 주의사항 안내 이 사례와 겹치는 부품 B1 코파일럿쓰는 작업: 지금은 단독으로 쓰지 않는다. 직원용 생성형 AI 이용 지침을 개정하는 부서가 2023년 이후 무엇이 바뀌었는지 비교할 때 편다.주의: PAX 목록은 국정원 보안 가이드라인, KISA 문서, 2026년 행안부 가이드와 함께 적용하라고 적었다. 직원 이용 지침의 현행 근거는 개보위의 생성형 AI 서비스 이용자 가이드(2026.5)다.
- 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서 이 사례와 겹치는 부품 A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스쓰는 작업: 개인정보 담당자와 개발사는 개발 단계에서 이 문서를 펴 놓고, 학습 데이터와 프롬프트에 개인정보가 들어가는지, 들어간다면 어떤 근거로 처리하는지를 정리한다. 상용 API를 쓸지, 공개 모델을 내부에 둘지, 직접 튜닝할지에 따라 검토 항목이 달라진다.주의: 공공기관 사업은 공공 AX 프라이버시 보호 안내서(2026.7)를 먼저 보고, 이 문서로 생성형 AI 고유 항목을 채운다.
- 생성형 AI 서비스 이용자를 위한 개인정보 보호 가이드 이 사례와 겹치는 부품 B1 코파일럿쓰는 작업: 공무원과 직원이 외부 생성형 AI를 쓸 때 무엇을 입력하지 말아야 하는지 정하는 직원 이용 지침과 교육 자료의 기본 문서다. 정보화 부서는 기관이 허용한 서비스마다 학습 거부와 기록 삭제 설정을 확인해 지침 부록으로 붙인다. 2023년 행안부·국정원 지침을 갱신할 때 이 문서를 중심에 둔다.주의: 이용자 관점의 문서다. 기관이 서비스를 만드는 경우의 의무는 위 안내서들에 있다.
- 2026 인공지능 윤리기준 실천 자율점검표 이 사례와 겹치는 부품 B3 지식 접지 상담쓰는 작업: 사업 담당자는 기획 단계의 윤리 검토 기록을 이 점검표로 남긴다. 민원 챗봇이면 챗봇 분야 점검표를, CCTV 분석이면 영상 관제 점검표를 고른다.주의: "(안)"이 붙은 문서이고 자율점검표다. 법적 의무를 이행했다는 증빙으로 쓰지 않는다.
- 생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서 이 사례와 겹치는 부품 B3 지식 접지 상담쓰는 작업: 모델을 튜닝하거나 외부 문서를 지식베이스에 넣는 사업이라면 데이터 수집 계획서의 저작권 검토 칸을 이 문서로 채운다. 학습과 검색·인용을 구분하라는 PAX 목록의 메모는 이 문서와 RAG 운영 기준을 나눠 적으라는 뜻이다.주의: 공정이용 판단은 사안별이다. 공공누리 유형이나 이용허락이 확인되는 자료를 먼저 쓰고, 공정이용은 그 다음 근거로 둔다.
같은 주 패턴(B3)을 쓰는 다른 사례
같은 업무 패턴으로 조립된 사례를 서비스 유형이 같은 것부터 모았다 외 22건. 구현할 때 비교해 볼 수 있다.
이 사례에 쓰인 패턴
B1 코파일럿 업무 컴포넌트
사람이 하던 문서·판단 작업 옆에 AI가 초안·요약·검토안을 놓고, 사람이 고쳐서 확정한다.
PAX 사례 111건이 이 부품을 쓴다
맥락
문서·기안·검토의견처럼 산출물 형식이 정해져 있고 최종 확정자가 사람인 업무에 쓴다. BYO 코딩 에이전트와 A9 스킬을 쓰는 스킬 코파일럿이 PAX 자생 도구에 많다.
맞서는 힘(긴장)
- 초안 속도 vs 전건 검토에 드는 사람 시간
- 상용 모델 품질 vs 행정망·민감정보 제약(E1·E5)
- 양식 일관성(A9 규범) vs 사안별 유연성
해법
업무 서식과 참고 자료를 입력으로 받아 모델(A2 또는 BYO 구독)이 초안·근거·신뢰도를 내고, 사람이 편집 가능한 형태(F2)로 받아 고쳐서 확정한다. 보고서 구조·문체·검증 절차는 A9 규범 스킬로 코드 밖에 두고, 공공 문서 형식은 A10 어댑터로 입출력한다. 확정 전 검토는 C1 검토 큐로 운영하고 수정 내역을 C4·C6의 입력으로 남긴다. First로 가려면 저위험 건을 C2로 자동 확정하는 분기를 더한다.
이럴 때 쓴다
- 산출물 형식이 정해진 문서를 반복 작성할 때
- 최종 판단과 책임이 사람에게 남아야 할 때(P1 산출물 생성)
- 유형 ④ 내부 문서·기안, 유형 ⑫ 개발 코파일럿의 기본 조립일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 답이 기관 규정·선례 속에 있어 접지와 출처가 핵심일 때(B3)
- 추출 결과가 사람 확정 없이 다음 판정 단계로 흐를 때(B4)
- 런타임에 모델이 필요 없는 정형 취합일 때(B0)
얻는 것
- 문서 작성 시간 단축
- 책임 소재가 사람에게 명확히 남음
- 도입이 쉬워 Enabled의 전형 경로
점검표
- 담당자가 최종 확정한다는 절차가 운영되는가
- 서식·문체 규범이 A9 스킬로 분리되어 있는가
- 초안을 이용자가 직접 고칠 수 있는가(F2)
- 수정 내역이 기록되어 품질 개선에 쓰이는가
구조 — 참여 부품
- A2 모델 서빙 계층 — 초안 생성 모델 호출(행정망이면 내부망 프록시)
- A9 업무 규범 스킬 — 서식·문체·검증 절차를 프롬프트 템플릿으로 고정
- A10 문서 형식 어댑터 — HWPX·엑셀 입출력
- C1 검토 큐 — 담당자가 초안을 확인·수정·확정
- 담당자 — 최종 확정자이자 책임자
변형
- 시스템 내장형: 기관 업무 시스템 안에 초안 기능을 넣은 형태
- 스킬 코파일럿: BYO 코딩 에이전트 + A9 스킬로 배포되는 형태(PAX Enabled 사례에서 가장 흔한 형태)
참조 구현 예
- PAX gov-report-skill — 기획보고서 7대 항목 스킬 코파일럿(카드 참조 구현)
관련 부품
C1 짝 — 사람 확정 절차 · F2 이용자 쪽 대응 — 편집 가능 출력은 B1의 필수 면 · A9 끼울 자리 — 서식·규범 스킬 · B′5 기본 배선 — 유형 ④·⑫ 조립 템플릿의 생성자-비평가 · C2 다음 단계 — 저위험 자동 확정으로 First · B3 승급 경로 — §7.2 진행 경로 1 → 4
참고 자료
Fowler Direct Prompting · InfoQ Editable Output · GoF Decorator
이 부품과 이어지는 가이드라인
B3 지식 접지 상담 업무 컴포넌트
기관 규정·매뉴얼·사례 문서에 접지(RAG)해 질문에 답하고, 답마다 출처를 붙이며, 근거가 없으면 답하지 않고 담당자에게 넘긴다.
PAX 사례 48건이 이 부품을 쓴다
맥락
규정·매뉴얼·FAQ·사례가 문서로 쌓인 기관에서 내부 검색·검수, 대민 자동응답, 폐쇄망 로컬 검색에 쓴다. PAX 557건에서 주 부품이 B3인 사례는 31건으로 B0·B1 다음이다. 유형 ① 대민 상담·안내의 기본 조립이기도 하다.
맞서는 힘(긴장)
- 답변 범위 vs 환각 위험(근거 밖 답변 금지)
- 대민 자동응답의 효율 vs 예외 건 이관 필요
- 검색 품질 개선 vs 평가 세트 없이는 개선을 잴 수 없음
- 폐쇄망 요구 vs 로컬 임베딩·모델 품질
해법
기관 문서를 A1 자산으로 정리해 임베딩·색인하고, 질문이 오면 검색한 근거 범위 안에서만 모델이 답하게 한다. 답에는 출처(F1)를 상시 붙이고, 근거가 없으면 '확인 불가'로 답하거나 담당자·소관기관으로 이관한다(B′2). 검색 품질은 Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker로 높이되, 변경마다 C9 평가 세트로 잰다. 대민형은 한계 안내(F7)와 폴백(C7)을 두고, 문서 갱신 주기를 C6으로 정한다.
이럴 때 쓴다
- 같은 질문이 반복되고 답의 근거가 기관 문서에 있을 때
- 답변에 조문·문서 출처를 반드시 붙여야 할 때
- 유형 ① 대민 상담·안내, 유형 ⑦ 법령 접지 점검
이럴 때는 쓰지 않는다
- 평가 세트가 없어 검색 품질을 잴 수 없을 때(먼저 C9, X10)
- 질문 유형이 몇 개로 정해져 행동 선택기(S4)나 규칙 조회로 충분할 때
- 문서를 요약해 초안을 쓰는 것이 핵심이면(B1)
얻는 것
- 답변에 근거를 댈 수 있음
- 반복 질의 처리 시간 단축
- 범정부 엔진 + 기관별 코퍼스로 공유 가능
점검표
- 답마다 출처가 표시되는가
- 근거가 없을 때 답하지 않고 이관하는가
- 평가 세트로 검색·답변 품질을 재고 있는가
- 코퍼스 갱신 주기와 책임자가 정해져 있는가
구조 — 참여 부품
- A1 데이터 자산 서비스 — 코퍼스 정제·등급 메타
- A2 모델 서빙 계층 — 임베딩·생성 모델(폐쇄망이면 로컬)
- 검색기 — 벡터·키워드 검색, 재작성·재순위
- C5 가드레일 필터 — 출처 검증·근거 밖 답변 차단
- F1 출처 표시 — 근거 문서·조문을 답에 표시
- 담당자 — 내부형 검수, 대민형 예외 건 처리
변형
- 내부 검수형: 직원이 쓰고 답을 검수(Enabled)
- 대민 자동응답형: 국민에게 직접 답하고 예외만 이관(이관 분기가 있으면 First)
- 폐쇄망 로컬 RAG: 내부망 LLM + 로컬 임베딩·벡터DB
- 검색 품질 하위 항목: Hybrid Retriever(벡터+키워드)·Query Rewriting·Reranker. 태깅 시 variant에 기재(Fowler)
- 그래프 RAG: A6 지식그래프를 검색에 결합(rag_type = Graph)
참조 구현 예
- PAX 전북AI — 자체 구축, 이용 10만 건(카드 참조 구현)
- PAX 소방기술민원 답변생성기 — 관리자 승인·적재, '유권해석 아님' 고지(카드 참조 구현)
- PAX bfcd190155ae69f7 — 코레일유통 그래프RAG 사내검색, 개인 시범 구축 → 기관 공식 플랫폼(§13)
관련 부품
C9 선행 — 평가 세트 없이 검색 품질을 개선할 수 없음 · F1 이용자 쪽 대응 — 출처 표시 · B′2 배선 — 근거 없거나 예외인 질문을 담당자로 이관 · A6 선택 부품 — 그래프 RAG · S2 보안 짝 — 등급 문서가 섞인 코퍼스의 권한 인식 검색 · C7 대민 상시 서비스의 폴백
참고 자료
Fowler RAG·Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker · Gulli ch.14 RAG · computer.org RAG · GoF Proxy·Facade, Microservice Aggregator
이 부품과 이어지는 가이드라인
A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스 공통 서비스
오픈웨이트 모델을 기관 서버·폐쇄망·로컬 PC 안에서 Ollama·vLLM 등으로 구동해 데이터를 기관 밖으로 내보내지 않고 추론한다.
PAX 사례 54건이 이 부품을 쓴다
맥락
E1은 폐쇄망·행정망·로컬 PC, E2는 해외 오픈웨이트(로컬) 또는 국산 오픈웨이트, E5는 S 이상이다. 폐쇄망 B3·B6·B8, 유형 3(현장 폐쇄망 서버 추론), 유형 12 개발 코파일럿은 이 변형을 기본으로 쓴다.
맞서는 힘(긴장)
- 데이터 주권 vs 상용 최신 모델 대비 성능
- GPU·서버 고정비 vs 종량 과금
- 모델 운영·갱신 역량 vs 외부 의존 제거
- 저사양 장비 구동 vs 모델 크기
해법
오픈웨이트 모델을 기관 안에 설치하고 서빙 계층(Ollama·vLLM·LM Studio 등)으로 업무 부품에 노출한다. 임베딩 모델도 로컬로 두어 B3 검색까지 망 안에서 끝낸다(§5 E1 폐쇄망 행 '로컬 임베딩'). 모델 선정은 C9 평가 세트로 상용·온프레미스 후보를 같은 조건에서 비교해 정한다. 폐쇄망에서 C7 경로는 수동 전환·다른 로컬 모델로 제한되므로 둘 이상의 로컬 모델이나 수동 절차를 미리 둔다. 모델·패키지 반입은 S11 인제스천 검증을 거친다.
이럴 때 쓴다
- E1이 폐쇄망·행정망이거나 문서가 PC 밖으로 나가면 안 될 때
- E5가 S 이상인데 내부망 프록시(A2.4)를 쓸 수 없을 때
- 현장 폐쇄망 서버에서 추론해야 하는 유형 3
- C7의 대체 경로로 로컬 모델을 둘 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 추론 인프라·운영 인력을 확보할 수 없을 때
- 현장 기기 자체에서 돌아야 하면 A5(엣지 런타임)
- 모델을 재학습했으면 A2.3
얻는 것
- 데이터가 기관 밖으로 나가지 않음
- 호출 비용이 고정비로 바뀜
- 폐쇄망에서도 LLM 사용 가능
- C7의 대체 경로 후보
점검표
- 추론·임베딩 어디에서도 데이터가 망 밖으로 나가지 않는가
- 모델 선정 근거(평가 세트 비교)가 남아 있는가
- 반입한 모델·패키지의 무결성 검사 기록이 있는가
- 대체 로컬 모델 또는 수동 전환 절차가 있는가
구조 — 참여 부품
- A2 서빙 계층 — 로컬 모델을 업무 부품에 노출
- 오픈웨이트 모델·로컬 임베딩 — 기관 안에서 추론·색인
- GPU 서버 또는 워크스테이션 — 추론 인프라
- S11 인제스천·공급망 검증 — 폐쇄망 반입 모델·패키지 검사
변형
- 기관 서버형: vLLM 등으로 기관 GPU 서버에서 다수 이용자에게 서빙한다.
- 로컬 PC·워크스테이션형: Ollama·LM Studio로 개인 PC나 단일 워크스테이션에서 돌린다(온나라 sAIde).
- 범정부 공통기반 내부망 설치형: 국산 독자모델·오픈웨이트를 공통기반 내부망에 직접 설치해 여러 부처에 제공한다(PAX 행정안전부 사례).
참조 구현 예
- PAX 58420e002644542c — 행정안전부, 엑사원·Gemma4를 범정부 공통기반 내부망에 설치해 약 8천 명에 롤아웃(§13 A2.2)
- PAX 01963ce2b093182c — 양산시, 저사양 온프레미스 로컬 LLM으로 보고서 작성 전 과정을 폐쇄망 안에서 처리(§13 A2.2)
- PAX 온나라 sAIde — 온나라 사이드패널 + 로컬 Ollama 요약(§9)
관련 부품
C7 대체 경로 — 상용 API 장애 시 전환 대상 · A8 짝 — 폐쇄망 로컬 MCP 호스트 · S11 선행 — 폐쇄망 반입 검증 · A5 대안 — 현장 기기 추론 · C9 선행 — 모델 선정 근거
참고 자료
Heiland '업무 로직과 ML 모델 분리' · GoF Strategy
이 부품과 이어지는 가이드라인
A7 자체 제작 환경 공통 서비스
외부 용역 없이 기관 인력이 저작도구·AI 코딩 에이전트로 도구를 직접 만들고 고치는 제작 환경이다.
PAX 사례 317건이 이 부품을 쓴다
맥락
업무 담당자가 AI 코딩 도구·저작도구·오픈소스로 직접 만드는 과제에 쓴다. 유형 8(취합·변환 자동화)에서는 필수 기반이다. PAX 557건에서 A7이 붙고 BYO 모델을 쓰는 사례는 29건이다.
맞서는 힘(긴장)
- 제작 속도·현장 적합성 vs 유지보수 연속성
- 개인 역량 의존 vs 조직 인수인계
- 무예산 제작 vs 보안 검토·기관 공식화 절차
해법
기관 인력이 AI 코딩 에이전트·저작도구·오픈소스로 직접 만들되, 처음부터 전이를 전제로 한다. 설정·데이터(연락처·업무분장 등)는 코드 밖 파일로 빼 비개발자도 고치게 하고, 작업 지시서 자체를 코딩 에이전트가 수행할 프롬프트로 설계해 제작 절차를 남긴다. MIT·Apache 등 라이선스를 명시하고 공공 깃랩(A3)이나 혁신24 자료실에 등재해 담당자가 바뀌어도 이어지게 한다. 실사용 건수로 성과를 재 기관 공식으로 올린다.
이럴 때 쓴다
- 반복 업무를 줄이는 소규모 도구를 빠르게 만들 때
- 용역 없이 작은 수정을 계속해야 할 때
- 유형 8 취합·변환 자동화
이럴 때는 쓰지 않는다
- P2 이상 시스템 쓰기·처분이 걸려 보안 검토·통제 부품이 먼저 필요한데 이를 갖출 수 없을 때
- 라이선스·저장소·인수인계를 정할 수 없어 전이가 불가능할 때(X9 위험)
얻는 것
- 제작 속도와 현장 적합성
- 내부 유지보수 역량 축적
- 무예산·소예산 제작
점검표
- 라이선스가 명시되어 있는가
- 저장소가 개인 PC가 아닌 공유 위치에 있는가
- 담당자가 바뀌어도 고칠 수 있는 문서·설정 분리가 있는가
- 실사용 지표가 있는가
구조 — 참여 부품
- 업무 담당자 — 요구를 알고 직접 만드는 제작자
- AI 코딩 에이전트·저작도구 — 코드·화면·워크플로 생성
- A3 공공 깃랩·자료실 — 등재처 — 담당자 이동 후에도 이어지게
- A9 업무 규범 스킬 — 제작 규범·지시서를 재사용 가능한 형태로
변형
- 비개발자 바이브코딩: 교육 후 비개발 직원이 AI 코딩으로 웹앱을 만들고 실사용 지표까지 잰다.
- 용역 탈피 단계형: 1단계는 전문기업과, 2단계는 직원이 도구를 대여해 라벨링·학습·개발을 직접 한다.
- 오픈소스 조립형: n8n·FastAPI·Qdrant·LM Studio 등 오픈소스로 워크플로를 직접 조립하고 설정을 공유한다.
- 사람+에이전트 작업 단위형: 작업 지시서를 코딩 에이전트 입력 프롬프트로 설계해 '사람 1인 + 에이전트 1세션' 단위로 일한다.
참조 구현 예
- PAX 145a534a79c6fc53 — 공무원 1인 개발 도구가 혁신24 자료실로 여러 기관에 확산(§13 A7)
관련 부품
A3 등재처 — 공공 깃랩 · A9 짝 — 제작 규범을 스킬로 · B0 주 산출물 — 결정적 도구 · A10 짝 — 유형 8 필수 · X9 주의 — 담당자와 함께 사라지는 도구
참고 자료
GoF Prototype · PAX 전이 플레이북
D8.1 탐색·조회 서비스 블록
데이터·법령·공고·선례·타 지역 사례를 찾아 담당자 화면에 놓는 내부 운영 블록이다. B0 탐색·시각화, MCP 도구 제공, B3가 전형 부품이다.
PAX 사례 176건이 이 부품을 쓴다
맥락
기관 내부 담당자가 자료를 찾아 보는 업무. §7.3 유형 ⑤b 데이터 에이전트(D8.1, P0)와 ⑤a 분석 대시보드·브리핑(D8.1, P0~P1)의 무대. PAX 176건(주 부품 B0 80%, B3 10%).
맞서는 힘(긴장)
- 검색 편의 vs 출처·기준 시점 확인
- 자연어 질의 vs 질의 조작·도구 출력 인젝션
- 대시보드 고정 화면 vs 에이전트의 유연한 질의
- MCP 서버 수 vs 실제 업무 호출(X8)
해법
답이 원천 데이터에서 나오게 한다. 공공데이터·통계는 A8 MCP 서버나 A3 공공 API로 도구화하고, 호스트 쪽 에이전트는 B′7 ReAct 도구 루프로 조회하되 C8로 읽기 전용에 묶는다. 결과에는 F1 출처(통계표 ID)와 조회 시점을 붙이고, 도구 호출은 C4로 추적한다. 도구 출력이 새 지시가 되지 않도록 S5 계획 후 실행과 S1 비용 상한을 둔다. 에이전트가 필요 없으면 B0 대시보드·검색기로 끝내고(5a-agg), LLM이 해설을 붙이면 5a-brief로 C9·F9를 더한다(R19). MCP 서버만 만드는 사례는 5b-server로 A8·S11만 필수다(R18).
이럴 때 쓴다
- 담당자가 흩어진 데이터·법령·공고·선례를 찾느라 시간을 쓸 때
- 공공데이터·통계를 자연어로 조회해야 할 때
- 다른 지역·기관 사례를 모아 봐야 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 찾은 문서에서 할 일·핵심을 뽑으면 D8.2
- 규정·기준과 대조해 확인 대상을 고르면 D8.4
- 국민이 서비스를 찾으면 D1
얻는 것
- 자료 찾는 시간 절감
- 출처·시점이 붙은 근거 확보
- 공공데이터 MCP의 재사용
점검표
- 결과마다 원천 출처와 기준 시점이 보이는가
- 도구 권한이 읽기 전용으로 묶여 있는가
- 도구 호출 순서를 나중에 볼 수 있는가
- MCP 서버가 실제 업무에서 호출되는지 재는가
구조 — 참여 부품
- 담당자 — 자료를 찾고 결과를 업무에 씀
- A8 MCP 서버·호스트 — 공공데이터·통계를 도구로 노출
- B0 결정적 도구(탐색·시각화) — 검색기·대시보드
- B6 도구 호출 에이전트 — 로컬 MCP 호스트로 조회·차트 생성
- C8 권한 경계 — 읽기 전용 제한
- F1 출처 표시 — 통계표 ID·출처·시점 표시
변형
- 검색·대시보드형(비LLM): B0 탐색·시각화. 유형 5a-agg(필수 A1·F2·C4, R19).
- 브리핑형: LLM이 조회 결과를 요약·해설. 유형 5a-brief(필수 A2.1|A2.2|A2.6·F9·C9, R19).
- MCP 서버 제공형: 공공데이터·법령을 MCP로 노출하는 서버 자체. 5b-server(필수 A8·S11, R18).
- 데이터 에이전트형: 로컬 MCP 호스트가 도구를 불러 조회·차트 생성. 5b-host(필수 C4·F1·S5|S6, R18).
참조 구현 예
- 망분리 환경용 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP — 카탈로그 D8.1 카드·§9 조립 예시, 유형 ⑤b 참조 구현
- Korean Stats MCP — 카탈로그 D8.1 카드 예: KOSIS 통계를 자연어로, 출처 자동 인용
관련 부품
A8 끼울 자리 — 공공데이터 MCP · C8 필수 통제 — 읽기 전용 · D8.2 이웃 블록 — 찾은 문서의 요약·추출 · S5 5b-host 필수 보안 · X8 이 블록에서 흔한 함정
참고 자료
카탈로그 §7.3 유형 ⑤a·⑤b · 카탈로그 §7.4 유형 ⑤ 위협 모델 · MCP 6축 검증(§8)
X3 부서마다 챗봇 안티패턴
같은 기관의 과제들이 각자 모델·벡터DB·프롬프트를 따로 만들어, 공유할 수 있는 기반 부품을 부서 수만큼 중복 구축하는 함정이다.
맥락
한 기관 안에서 여러 부서가 동시에 대민·내부 챗봇, 문서 검색, 요약 도구를 추진하는 경우. 특히 각 과제가 상용 API를 직접 호출하는 경우.
맞서는 힘(긴장)
- 부서의 빠른 자율 구축 vs 기관 전체의 중복 비용
- 부서별 맞춤(코퍼스·문체) vs 공통 모델·게이트웨이
- 과제 단위 예산·성과 vs 공통 기반 등재·유지 책임
해법
§7.1의 두 번째 단계대로 기반 부품은 새로 만들지 말고 Provider에서 먼저 가져온다. 모델 호출은 A2 모델 서빙 계층(범정부 AI 공통기반 또는 기관 게이트웨이) 뒤로 모으고, S1 단일 진입점에서 인증·요청 상한·비용 상한·감사 기록을 일괄 적용한다. 공공 API·공공 클라우드·공공 깃랩은 A3 공공 API 제공자로 쓴다. 부서별 차이는 모델을 따로 두지 말고 A9 업무 규범 스킬과 부서 코퍼스(A1)로 표현하며, 부서·등급별 코퍼스 분리가 필요하면 S2 권한 인식 검색으로 푼다. 없어서 새로 만든 부품은 §13 참조 구현 레지스트리에 올린다.
이럴 때 쓴다
- 같은 기관의 두 과제 이상이 각자 모델 계약·API 키·벡터DB를 갖는다
- 범정부 AI 공통기반·공공 API를 쓰지 않은 이유가 서술되지 않는다
- 공통 규정·매뉴얼 코퍼스를 과제마다 따로 임베딩한다
- 모델 호출 비용을 기관 단위로 집계할 수 없다
이럴 때는 쓰지 않는다
- 데이터 등급(E5)이나 망 조건(E1) 때문에 공통 기반을 쓸 수 없고 그 사유가 서술된 경우
- A2 게이트웨이를 공유하면서 부서별 코퍼스·스킬만 따로 둔 경우(정상 조립)
- 개인이 만든 단일 도구로 기관 내 중복 과제가 없는 경우
얻는 것
- 부서가 협의 없이 빠르게 만든다
- 부서 요구에 딱 맞는 맞춤 구성을 갖는다
점검표
- 기관의 모든 모델 호출이 하나의 게이트웨이를 지나는가
- 부서별 API 키 직접 호출이 남아 있지 않은가
- 공통 기반을 쓰지 않은 과제는 그 사유(E1·E5)가 적혀 있는가
- 부서별 차이가 모델이 아니라 스킬·코퍼스로 표현되어 있는가
구조 — 참여 부품
- A2 모델 서빙 계층 — 교정 후 모든 부서 호출이 모이는 공통 자리
- A3 공공 API 제공자 — 범정부 AI 공통기반·공공 깃랩 등 Provider
- S1 AI 게이트웨이·단일 진입점 — 부서별 API 키 직접 호출을 대체하는 인증·상한·기록 지점
- A9 업무 규범 스킬 — 부서별 차이를 모델이 아니라 스킬로 표현
변형
- 부서별 API 키 직접 호출: 각 과제가 상용 API 키를 따로 받아 직접 호출. S1 부재의 전형
- 벡터DB 중복: 같은 규정·매뉴얼을 부서마다 따로 임베딩해 따로 검색
- 프롬프트 사일로: 같은 공문 규범을 부서마다 다른 프롬프트로 재작성
관련 부품
A2 대체 — 모델 호출을 모을 공통 서빙 계층 · A3 대체 — 범정부 AI 공통기반 등 Provider · S1 끼울 자리 — 부서별 API 키 직접 호출을 대체하는 단일 진입점 · A9 짝 — 부서별 차이를 스킬로 표현 · X4 이웃 안티패턴 — 중복 구축과 단일 모델 종속이 함께 나타남
참고 자료
Microservice API Gateway · 카탈로그 §13 참조 구현 레지스트리
이 부품과 이어지는 가이드라인
X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝 안티패턴
평가 세트 없이 검색을 붙여 '좋아진 것 같다'로 배포하고, 검색으로 풀릴 문제를 파인튜닝으로 푸는, 진행 경로를 건너뛰는 함정이다.
맥락
B3 지식 접지·B1 코파일럿에 RAG를 붙이거나 A2.3 튜닝형 모델을 만드는 과제, 특히 규정·매뉴얼 기반 질의응답.
맞서는 힘(긴장)
- 눈에 보이는 기술 성과 vs 지루한 평가 세트 구축
- 빠른 배포 vs 변경마다 재는 자
- 자체 모델 보유 인상 vs 검색으로 충분한 문제
해법
§7.2 진행 경로를 순서대로 밟는다. B1 직접 프롬프트에서 시작해 두 번째 단계에서 C9 평가 세트(업무 질문·정답·채점 기준)를 먼저 만들고, 이후 A9 규범 스킬·F4, B3 지식 접지(A1 데이터 자산), B3 검색 품질(Hybrid·Rewriting·Reranker), C5 가드레일·F1 순으로 붙이며 매 단계를 C9로 잰다. A2.3 튜닝은 진행 경로의 마지막 단계로, 검색·규범 스킬로 풀리지 않는다는 것이 C9 점수로 확인됐을 때만 한다. 모델·프롬프트·설정 조합은 릴리스처럼 버전 관리한다.
이럴 때 쓴다
- RAG·튜닝을 도입했는데 업무 질문·정답·채점 기준 세트가 없다
- '답변 품질 향상'을 수치 없이 서술하거나 단발 정확도만 보고한다
- 자주 바뀌는 규정·매뉴얼 질의를 파인튜닝으로 풀었다
- 검색 품질(재현율·리랭킹)을 재지 않고 튜닝으로 넘어갔다
이럴 때는 쓰지 않는다
- C9 세트로 RAG 전후를 비교한 뒤 배포한 경우
- 검색·스킬로 풀리지 않음을 C9 점수로 확인한 뒤 튜닝한 경우
- B2·B4처럼 비LLM 학습 모델로 원래 학습이 해법인 경우(RAG가 대안이 아님)
얻는 것
- RAG·튜닝이라는 눈에 보이는 기술 성과를 빨리 낸다
- 평가 세트 구축에 현업 시간을 쓰지 않는다
점검표
- 업무 질문·정답·채점 기준 세트가 있는가
- RAG 전후 점수 비교가 있는가
- 튜닝을 선택한 근거가 C9 점수로 설명되는가
- 모델·프롬프트·설정 조합이 버전 관리되는가
구조 — 참여 부품
- C9 평가 세트·회귀시험 — 빠진 부품. 모든 변경을 같은 자로 잼
- B3 지식 접지 — 튜닝 전에 먼저 시도할 검색 기반 접지
- A2.3 튜닝형 모델 — 진행 경로의 마지막 단계
- A1 데이터 자산 서비스 — 정답 출처와 검색 코퍼스
변형
- 평가 없는 RAG: 검색을 붙이고 몇 개 질문을 눈으로 보고 배포
- RAG 없는 튜닝: 문서 검색으로 풀릴 최신 규정 질의를 파인튜닝으로 해결하려 함
- 평가 없는 튜닝: 튜닝 전후를 같은 세트로 비교하지 않음
관련 부품
C9 대체 — RAG·튜닝보다 먼저 만들 평가 세트 · B3 선행 — 튜닝 전에 시도할 지식 접지 · A2.3 순서 — 진행 경로의 마지막 단계 · A9 대안 — 튜닝 대신 규범 스킬로 푸는 경로 · X11 이웃 안티패턴 — 같은 진행 경로 위반
참고 자료
Fowler GenAI 진행 경로(Direct Prompting → Evals → RAG → Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker → Guardrails → Fine Tuning) · InfoQ Prompt-Model-Config Versioning
이 부품과 이어지는 가이드라인
실무 도입 카드
필요한 것
실행환경: 서버 구축 · 라이선스: 명시 없음
첫 3단계
① 원문·저장소에서 실체 확인 → ② 소규모 업무로 시험 → ③ 결과를 동료와 교차 검증
주의사항
저장소 유지보수가 정체 상태입니다 · 실사용 피드백이 미확인입니다 — 도입 전 소규모 검증을 권합니다 · 성과 수치는 출처가 확인된 것만 신뢰하세요
전이 절차(보안검토→품의→배포)는 전이 플레이북을 참고하세요.