Beyond Adoption,
Build for Operation

XGEN은 기업이 원하는 LLM과 인프라 위에서 Agentic AI 서비스를 설계·배포·운영·통제하는 온프레미스 Enterprise AI 플랫폼(에이전트 개발 도구)입니다. 완성된 서비스를 납품하는 것이 아니라, XGEN 위에서 조직 업무에 맞는 에이전트를 만들어 운영합니다. Plateer AI Labs AI 연구소가 직접 설계·개발했습니다.

특정 모델에 종속되지 않습니다. Qwen 등 오픈웨이트 모델과 자체 sLLM(Polar) 중에서 목적·비용·정확도에 맞춰 선택하고, 기업이 보유한 GPU·인프라 위에서 서빙합니다. 통합 관리 센터에서 LLM·벡터 DB 등 시스템 구성을 상세히 설정합니다.

단순 텍스트 추출(OCR)을 넘어 VLM(Vision-Language Model) 기반으로 이미지·표·차트·그래프의 문맥까지 판독합니다. OCR은 VLM에 포함되는 기능이며, 필요 시 오픈웨이트 VLM 모델을 직접 서빙해 차트·그래프를 텍스트로 전환하고 벡터화해 답변에 활용합니다. 커머스·금융 현장에서 적용하고 있습니다.

네. 데이터가 정돈돼 있지 않아도 수개월치를 축적해 온톨로지를 구성하면 같은 대상의 여러 표현(예: 미국·USA·미합중국)이 하나로 연결됩니다. 데이터가 풍부할수록 고도화하며 품질이 올라가고, 도메인 용어 매핑과 심사 룰 설계는 함께 진행합니다. 커머스·금융권 프로젝트에 지식 그래프를 도입한 경험이 있습니다.

RAGAS 기반으로 전처리부터 답변 검증까지 품질을 점수화해 여러 영역에서 평가합니다. 또한 문서 형태에 따라 전처리 전략을 자동으로 선택합니다 — LLM이 문서 유형을 판단해 OCR·VLM 적용 여부와 청킹·오버랩 파라미터를 조정하는 적응형 파이프라인을 제공합니다.

별도 화면을 새로 만들지 않아도 됩니다. LLM·RAG 연동을 노드로 구성해 스니펫 코드로 제공하므로, 기존 시스템에 버튼 하나를 추가해 호출하는 방식이 가능합니다. XGEN은 전체가 플러그인 구조로, 80여 종의 기본 도구와 빠르게 만드는 커스텀 도구를 조합해 연계·커스터마이징 공수를 최소화합니다.

생성 단계에서 위험도 평가와 관리자 승인으로 1차 필터링하고, 운영 중 이상이 감지되면 어드민의 킬 스위치로 서비스를 즉시 중단할 수 있습니다. 정확도가 결정적으로 중요한 영역에는 휴먼인더루프를 적용해, AI가 업무를 완전히 대체하기보다 전처리·후처리로 활용도를 높이고 사람이 결과를 확인한 뒤 다음 단계로 진행하도록 설계합니다.

내부 모델을 사용하는 온프레미스 구성에서 데이터를 내부 보안 경계 내 처리하도록 설계하며, 망분리·에어갭 환경도 지원합니다. 역할·속성 기반 접근 제어(RBAC·ABAC)로 접근을 관리합니다. 외부 모델·도구 연동 시에는 전송 범위와 공급자의 학습·보존 정책을 별도로 확인해야 합니다.

네. Agentflow의 드래그 기반 Visual Canvas로 코딩 없이 워크플로우를 설계하고, 실시간 채팅으로 검증한 뒤 API·워크플로우로 배포할 수 있습니다.

XGEN을 구성하는 오픈소스의 라이선스 유형별 의무사항(저작권 고지·NOTICE 등)을 점검해 제공합니다. 구성 요소와 의무사항은 납품 버전과 구성에 따라 달라질 수 있으므로, 도입 검토 시 구성 요소별 라이선스 명세를 함께 정리해 드립니다.