역량 소개
올윈은 기업 문서·지식 기반 AI(RAG)를 직접 만들어 실제로 운영해 왔습니다. 바닥부터 만들지 않기 때문입니다. 이미 만들어 검증한 솔루션 위에서, AI 코딩으로 귀사에만 있는 부분을 붙입니다. 슬라이드가 아니라 지금 눌러서 확인할 수 있는 것으로 말씀드립니다.
2주 검증 290만원 · 4주 검증 690만원 · 운영 월 99만원부터
글로벌 7위
2023 Open LLM Leaderboard 올윈 수행 기록
1,000+
한국인공지능연구소가 육성한 연구원
10년
기업 AI 실무교육 (LLM·RAG·에이전트)
6개월
RAG 엔진 실운영 — 기획→이전 완주
왜 싸고 빠른가
같은 것을 매번 처음부터 짓지 않습니다. 검색·근거 확인·품질 평가·운영 감시처럼 어느 프로젝트에나 다시 나오는 부분은 이미 만들어 두고 돌리고 있습니다. 귀사 일에서 새로 만드는 것은 귀사에만 있는 부분입니다.
솔루션 베이스로 시작
이미 검증해 돌리고 있는 엔진 위에 귀사 데이터와 규칙을 얹습니다. 백지에서 시작하지 않으니 기간이 줄어듭니다.
AI 코딩으로 만들기
손으로 치던 화면·연동·테스트가 짧게 끝납니다. 사람 시간은 무엇을 만들지 정하고 맞는지 확인하는 쪽에 씁니다.
그리고 계속 돌아가게
배포가 끝이 아니라 시작입니다. 품질·비용·모델 버전을 운영 구독으로 지킵니다.
흔한 방식
올윈
요구사항부터 받아 설계하고, 바닥부터 만듭니다
이미 돌아가는 솔루션 위에서 시작합니다. 새로 만드는 건 귀사에만 있는 부분입니다.
투입 인원과 개월 수로 값을 매깁니다
범위를 먼저 고정하고 값을 먼저 밝힙니다. 인월로 팔지 않습니다.
다 만든 뒤에야 될지 안 될지 압니다
될지 안 될지부터 2주에 확인합니다. 안 되겠다는 판단도 근거와 함께 드립니다.
AI 코딩을 가르치고, AI로 만들고, AI를 평가하는 팀 — AI 코딩 시대는 위협이 아니라 올윈의 순풍입니다.
우리는 이 시대를 가르칩니다01운영 주체
올윈은 글로벌 상위권 언어모델을 직접 만들고, 대기업 현장에서 검증받아 온 팀이 운영합니다. 그 팀의 기준이 이 플랫폼의 품질 기준입니다.
증거 공개 원칙
주장보다 확인 가능한 범위를 먼저 밝힙니다.
공개 확인
사이트 사례·공개 링크로 바로 확인할 수 있는 자료
올윈 수행 기록
시점과 기록 기준을 표시하고 미팅에서 증빙 가능한 이력
NDA 확인
고객 식별 정보·내부 지표처럼 동의 범위 안에서만 제공할 자료
The Team
ALLWIN — We Architect Intelligence
팀이 직접 파인튜닝한 LLaMA2 70B 모델이 2023년 공개 리더보드에서 글로벌 7위를 기록했습니다. 시점에 따라 순위가 변하는 기록이므로 현재 순위가 아닌 당시 올윈 수행 기록으로 표시합니다.
한국어 파운데이션 모델 KoreanLM 공개와 Llama2 기반 한국어 솔루션 개발·상품화 경험을 보유하고 있습니다. 관련 세부 이력과 공개 자료는 협의 시 확인할 수 있습니다.
글로벌 전자기업의 전 세계 프로모터 40만 명 업무·교육용 챗봇, 대형 회계법인 회계사 3,000명 업무용 언어모델 등 — 규모 있는 현장에서 PoC로 검증받았습니다.
과기정통부 설립허가 한국인공지능연구소(연구원 약 1,000명)와 국내 최대 AI 커뮤니티(약 25,000명)를 운영하며, 삼성전자 R&D 1,300여 명 대상 1,400여 시간 강의 등 10년의 기업 실무교육을 이어 왔습니다.
프로젝트·교육·협력 기록
아래 표기는 올윈 수행 기록 기준입니다. 개별 프로젝트의 범위·성과·계약 주체는 비밀유지와 공개 동의 범위에 따라 별도로 확인합니다.
전략적 파트너십 — 올윈은 한국인공지능연구소·한국인공지능아카데미와 협력해 연구·교육·수행 역량을 연결합니다.
한국인공지능연구소 ai-lab.kr한국인공지능아카데미 ai-academy.ai02대표 수행 실적
전문 자재·안전용품 유통 기업(중견)의 AI 지식검색·추천 시스템. 실제 현장에 배포되어 운영된 프로젝트이며, 고객명은 계약에 따라 공개하지 않습니다.
수만 건의 상품·규격·용도 정보가 흩어져 있어 현장 담당자가 맞는 답을 찾기 어려웠습니다. 문서와 데이터의 실제 상태를 진단하고 우선 적용 범위를 확정했습니다.
산업 고유의 용어·동의어·분류 체계를 정리해 검색이 이해할 수 있는 형태로 구조화했습니다. 이 단계가 정확도의 토대가 됩니다.
자연어로 묻고 근거와 함께 답을 받는 시스템을 구축했습니다. 규격·용도 조건이 섞인 복잡한 질문까지 처리하도록 검색을 정교화했습니다.
답변 품질을 감이 아니라 지표로 측정하는 평가 체계를 만들어, 모든 변경을 배포 전에 정량 채점했습니다. 품질 미달은 게이트에서 차단됩니다.
실사용 환경에 배포해 6개월간 운영하고, 관리자 콘솔과 튜닝 방법을 내부 인력에 이전했습니다.
결과: 담당자가 자연어로 묻고 정확한 답을 근거와 함께 받는 흐름을 실운영에 안착시키고, 6개월 운영과 함께 운영 역량까지 내부에 이전했습니다.
사례 상세03검증된 역량
아래는 기술 사양이 아니라, 위 프로젝트를 완주하며 실전에서 검증된 일하는 방식입니다.
키워드가 아니라 질문의 의도를 이해하는 검색. 동의어·표기 차이·규격 조건이 섞인 실제 업무 질문에서 검증되었습니다. 모든 답에는 출처가 붙습니다.
근거가 없으면 그럴듯한 답 대신 ‘확인 불가’라고 답하도록 설계합니다. 기업 환경에서 AI를 신뢰할 수 있는 최소 조건이라 믿습니다.
답변 품질을 정량 지표로 측정하는 자체 평가 체계를 운영합니다. 모델·설정 변경은 배포 전에 채점되고, 기준 미달은 나가지 않습니다.
용어·규칙·문서 체계를 설정으로 정의하는 구조라, 특정 업종 전용이 아닙니다. 문서와 전문지식이 많은 산업이라면 같은 엔진이 동작합니다.
비개발자도 검수·튜닝할 수 있는 관리자 도구와 교육·문서를 함께 이전합니다. 외주에 종속되지 않는 것까지가 프로젝트의 완성입니다.
구체적인 구현 방식과 내부 지표는 올윈의 핵심 자산으로 공개하지 않습니다. 도입 검토 시 필요한 범위에서 별도로 설명드립니다.
04일하는 방식
처음부터 큰 계약을 요구하지 않습니다. 각 단계의 결과를 보고 다음 단계를 결정하시면 됩니다.
문제·데이터 상태 확인 (무료 미팅)
작게 만들어 효과를 먼저 검증
검증된 범위를 실운영 수준으로
정량 기준 통과 후 검수
운영 도구·교육까지 인계
05제공 서비스
