정의와 개요
로컬 LLM은 선택한 컴퓨터나 서버에서 추론합니다. 데이터 가까이 두면 처리 경로를 정하기 쉽지만 OCR, 임베딩, 로그 서비스는 별도 검토해야 합니다.
적용 방법
모델 크기만 보지 마세요. 태국어, 표, 실제 질문을 테스트하고 동시 사용, 메모리, 지연, 비용을 측정합니다. 업데이트와 롤백을 계획하세요.
| 선택지 비교 | Cloud AI | Local AI |
|---|---|---|
| 유연한 배포 | 제공자 또는 클라우드 팀이 계약에 따라 운영 | 조직 또는 파트너가 하드웨어·업데이트 관리 |
| 데이터 경계 | 리전·저장·엔드포인트 지정 | 오프라인 운영 주장 전 모든 구성 요소 확인 |
| 시작 전 점검 | 계약·사용 비용·API 제한·연결 | 메모리·지연·동시 사용자·운영팀 |
공개 AI는 공급업체와 계약, Private AI는 구조와 설정에 따라 다릅니다. 모든 업무에 맞는 방식은 없습니다.
시작 전 점검
- 언어 품질
- 동시 사용자
- 업데이트와 롤백
기능과 배포는 프로젝트별 확인이 필요합니다. 근거 없는 인증, ROI, 고객 주장은 하지 않습니다.
자주 묻는 질문
데이터가 네트워크 밖으로 나가나요?
배포와 연결 서비스에 따라 다릅니다. 모델, OCR, 임베딩, 백업, 로그 트래픽을 파악한 뒤 경계를 확인하세요.
AI 답변을 바로 신뢰해도 되나요?
법률, 회계, 중요한 결정에서는 원문, 완전성, 버전을 확인하세요. 출처는 검토를 돕지만 정확성을 보장하지 않습니다.
어떻게 시작하나요?
활용 사례 하나, 승인 문서, 담당자, 수용 기준을 정하고 소규모로 품질, 권한, 비용을 테스트한 후 확장하세요.
참고 자료
공개 자료는 원칙을 설명하며 RAGBOX를 인증하지 않습니다.
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
실무 적용 전 전문가 검토가 필요합니다. 개별 법률 또는 세무 자문이 아닙니다.