정의와 개요
Private AI는 조직이 데이터 경계, 사용자, 모델, 배포를 정하는 접근법입니다. 개인정보 보호는 이름이 아닌 구조와 운영으로 구현합니다.
적용 방법
정책 질문이나 계약 검색부터 시작하세요. 공개·기밀 데이터를 구분하고 담당자와 환경을 정합니다. 확장 전 권한 철회와 삭제를 테스트하세요.
RAGBOX · RAGBOX Private AI 통제 프레임워크
01신원
02권한
03워크스페이스
04지식
05모델
06감사
시작 전 점검
- 허용 데이터
- 승인 담당자
- 모델 데이터 목적지
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.