결과물
Production AI
There's a massive gap between an AI demo and a production AI system. A demo calls the OpenAI API and returns a response. A production system handles error states, manages rate limits, enforces cost controls, and includes monitoring and alerting — so your team knows when something breaks before your users do.
The same gap exists across every AI pattern:
Production RAG needs a deliberate chunking strategy, retrieval tuning, re-ranking, and hallucination guards. Without these, your system returns confidently wrong answers — the worst possible outcome for enterprise AI.
AI agents need tool-use architecture, memory management, and fallback logic. An agent that can't gracefully handle a failed API call or an unexpected user input isn't ready for production — it's a liability.
A production LLM system manages token budgets, implements caching layers, handles model failover, and logs every interaction for debugging and compliance. Cost without controls can spiral from $500/month to $50,000/month overnight.
Most “AI development agencies” bolt LLM APIs onto existing apps and call it AI development. NKKTech architects from scratch — designing systems that are observable, cost-controlled, and built to scale from day one.
Technical Guide
Most enterprise projects need RAG. Fine-tuning is often oversold by agencies looking to increase project scope. We'll tell you which is right for your use case on the discovery call — honestly, even if it means a smaller project.
기술 스택
진행 방식
데이터, 워크플로우, 목표를 감사하여 가장 임팩트 있는 AI 기회를 찾습니다.
아키텍처, 타임라인, 고정 범위 가격이 포함된 상세 기술 제안서를 3일 내 제공.
시니어 엔지니어가 주간 데모와 함께 반복적으로 구축. 테크 리드에 Slack 직접 접근.
프로덕션 배포, 문서화, 모니터링 설정, 선택적 지속 지원.
OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Llama, Mistral과 작업하며, 특정 사용 사례에 맞춰 오픈소스 모델을 파인튜닝할 수 있습니다.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 LLM을 독점 데이터 — 문서, 데이터베이스, API — 와 연결합니다. AI가 비즈니스 데이터에 대해 답변해야 한다면 RAG가 필요합니다.
일반 프로젝트는 10–16주 걸립니다. 심플 LLM 통합은 6주 내 출시 가능. 복잡한 멀티 에이전트 시스템은 20주 이상 걸릴 수 있습니다.
네 — 약 40%의 고객이 비기술 창업자입니다. 디스커버리 프로세스가 이를 위해 설계되었습니다: 비즈니스 문제를 설명하시면, 우리가 기술 아키텍처로 번역합니다. 명확한 결과물, 타임라인, 가격이 포함된 평이한 영어 제안서를 받으실 것입니다. 구축 중 주간 데모로 코드를 읽지 않고도 진행 상황을 볼 수 있습니다. 테크 리드가 모든 결정을 비즈니스 용어로 설명합니다.
가격
NKKTech의 AI 개발 프로젝트는 일반적으로 3개 티어로 나뉩니다. 모든 계약은 무료 스코핑 콜로 시작합니다 — 작업 시작 전 구속력 있는 고정 범위 가격을 받습니다.
단일 API 통합, 기본 RAG, 프롬프트 엔지니어링
4–8주
멀티 소스 RAG, AI 에이전트, 맞춤형 UI
10–16주
멀티 에이전트 시스템, 파인튜닝, 엔터프라이즈 인프라
20–40주
모든 프로젝트는 고정 범위입니다 — 서명 전 구속력 있는 가격을 받습니다. T&M 청구 없음, 범위 확장 없음. 프로젝트 중간에 요구사항이 변경되면 투명하게 재스코핑하고 재가격 책정합니다.
See full pricing details산업 분야
자동화 문서 처리, 사기 탐지, 컴플라이언스 보고. 기존 뱅킹 미들웨어와 통합되는 SOC 2 준비 AI 시스템을 구축하여 KYC/AML 자동화 및 규제 신고 추출을 처리합니다.
AI 기반 영업 자동화, 고객 지원 에이전트, 데이터 분석. SaaS 팀이 제품에 AI 기능을 직접 임베드하도록 돕습니다 — 스마트 검색, AI 생성 리포트, 자연어 쿼리.
임상 문서 추출, 환자 접수 자동화, 스케줄링 AI. 헬스 테크 플랫폼, 검사 리포트 파싱, 의료 기록에서 구조화된 데이터 추출을 위한 HIPAA 준수 AI 파이프라인.
제품 추천 엔진, 재고 AI, 고객 서비스 봇. 의도를 이해하는 시맨틱 검색 (키워드만이 아닌), 동적 가격 모델, 카탈로그로 학습된 개인화 지원 챗봇.
예측 유지 관리, 품질 관리 비전, 공급망 AI. 결함 탐지용 컴퓨터 비전, 장비 상태 모니터링용 IoT 데이터 분석, 수요 예측 모델.
개인화 엔진, 콘텐츠 생성, 검색 & 발견. AI 기반 추천, 사용자 행동 분석, 사용자 참여를 유지하는 지능형 콘텐츠 큐레이션.
NKKTech을 선택해야 하는 이유
프로젝트의 모든 엔지니어가 5년 이상의 경력을 보유합니다. 귀하의 예산으로 배우는 주니어 없음. 시니어 비율은 100%입니다 — 일반 오프쇼어 회사의 30–40%가 아닙니다.
서명 전 구속력 있는 가격을 받습니다. 시간당 청구 없음, 범위 확장 없음, 예상치 못한 청구 없음. 범위가 변경되면 진행 전 투명하게 재가격 책정합니다.
서명된 제안서부터 첫 스탠드업까지 14일 이하. 엔지니어링 용량을 사전 할당하여 가용성을 위해 몇 달을 기다리지 않습니다.
어카운트 매니저나 프로젝트 코디네이터가 아닌, 시스템을 구축하는 엔지니어와 직접 대화하세요. 일일 Slack 접근, 주간 데모, 커뮤니케이션 레이어 없음.
첫 디스커버리 콜 전에 NDA를 체결합니다. IP, 데이터, 비즈니스 로직이 0일차부터 보호됩니다 — 모든 것을 공유한 후가 아닙니다.
관련 사례 연구
OCR, 분류, 추출, 검증을 갖춘 LLM 파이프라인을 구축하여 — 분석가 1인당 주 40시간 이상의 수동 문서 검토를 대체했습니다.
연 $200K 절감 · 95% 정확도
사례 연구 보기