비식별 마스킹
Video Masking Skill
영상 속 얼굴과 번호판을 실시간으로 자동 마스킹하여 개인정보를 보호합니다.
NABI는 나눈 대화를 기억하는 AI 에이전트 플랫폼입니다. 여러 시스템에 흩어져 있던 일을 AI 하나가 받습니다. 쓰던 프로그램은 그대로 두고, 나눈 대화만 넘겨받습니다. 아래로 스크롤하면 그 과정을 보실 수 있습니다.
Mix & match — Make your own AI. KPST의 독보적인 AI솔루션 스킬들을 커스텀하여 내가 필요한 AI AGENT를 만들어보세요. 솔루션 스킬 12종: 비식별 마스킹 — 영상 속 얼굴과 번호판을 실시간으로 자동 마스킹합니다. 현장 안전 관제 — 산업 현장의 8대 위험 요소를 24시간 실시간 감지합니다. 설비 예지보전 — 장비의 이상 징후를 사전에 분석해 부품 교체 시점을 알려 줍니다. SQL AI 학습 — SQL 쿼리만으로 데이터베이스 자체 학습을 실행합니다. 초경량 엣지 AI — 클라우드 없이 온디바이스에서 고속 연산을 처리합니다. 노코드 신경망 설계 — 드래그 앤 드롭으로 신경망을 설계하고 학습을 시각화합니다. 3D 공정 시뮬레이션 — 물리 공정을 가상으로 복제해 성능을 사전 검증합니다. 자동 조색 예측 — 배합 데이터를 분석해 최적 조합 비율을 도출합니다. 임플란트 자동 식별 — 치과 영상으로 시술된 임플란트 모델을 식별합니다. 전통 목구조 분석 — 전통 목조 건축물의 구조 상태를 정밀 진단합니다. 실시간 음식 분석 — 카메라로 촬영한 음식을 인식해 식단을 기록합니다. 협업 에이전트 제어 — 여러 AI 에이전트의 협업으로 업무를 자동화합니다.
단순한 AI 도구를 넘어, 스스로 발전하고 실행하는 AI. 예시 요청: 그룹웨어에 접수된 구매 요청을 분석하고, 기존 ERP 데이터와 연동해 멀티에이전트 기반으로 자동 승인 프로세스를 실행해 줘. NABI 의 답: 재무 에이전트와 조달 에이전트를 동시 호출하여 그룹웨어 결재 내역과 기존 ERP의 실시간 재고를 교차 검증했습니다. 정책에 부합하는 85건은 코어 ERP 수정 없이 자동 승인 및 발주 처리되었으며, 예외 3건은 그룹웨어 알림으로 담당자에게 전달 완료했습니다.
All in one AI agent.
AI가 대화를 기억하려면 그 내용이 메모리에 올라가 있어야 합니다. GPU는 빠른 연산을 위해 사용되기 때문에,
대화가 길어질수록 모든 내용을 GPU에 담아두기 어렵습니다.
NABI는 대화의 중요도와 상태에 따라 데이터를 GPU, RAM, DISK로 유연하게 관리합니다.
1단계
지금 필요한 대화는 GPU에서 빠르게 처리합니다. 현재 대화에 필요한 정보를 GPU에 올려 빠르게 활용합니다.
2단계
사용 빈도가 낮은 대화는 RAM에서 보관합니다. GPU 공간이 부족해지면 오래된 대화를 RAM으로 옮겨 보관합니다.
3단계
오래된 대화는 DISK에 저장해 필요할 때 다시 불러옵니다. 지워버리는 대신 저장해두고, 필요할 때 이전 맥락을 다시 활용합니다.
대화의 맥락을 이해하고, 필요한 일을 스스로 판단하고 실행합니다.
NABI는 당신과의 대화가 쌓일수록 더 정교한 AI로 진화합니다.
qml-router
대화를 즉시 안전하게 기록하고
어디서든 바로 이어가세요.
HCache
대화의 핵심 의미만 압축해 보관합니다.
단 한 장의 요약본처럼 가볍고 스마트하게 기억하세요.
HOLA
정보의 의외성과 중요도를 스스로 평가해
진짜 필요한 맥락만 선택적으로 보관합니다.
99.9%
재접속당 GPU 절감
100명
재접속당 GPU 절감
41x
폭주 시 p95 지연 단축
0%
타 사용자 데이터 유출
LLM의 기억 한계를 넘어서는 ‘인공 해마’ 아키텍처
연산과 기억을 분리해, 더 효율적인 차세대 AI 서빙을 구현합니다.
STEP 01 Input
새 turn이 들어옵니다. 질문은 원문 그대로 세션 원장에 기록되고, 이 시점에 "무엇을 기억해야 하는가" 의 기준이 정해집니다.
STEP 02 단기 기억
지금 필요한 대화만 GPU에 올려 즉시 추론합니다. Window 상한을 넘지 않게 유지해, 대화가 길어져도 연산 비용이 함께 늘지 않습니다.
STEP 03 문맥 상한 관리
Window가 차면 turn 경계에서 안전하게 잘라 넘깁니다. 문장 중간을 자르지 않으므로 잘려 나간 맥락이 깨지지 않고, 넘어간 내용은 하나도 버려지지 않습니다.
STEP 04 장기 기억
넘어온 대화는 원장 그대로 보관됩니다. 어휘 색인과 임베딩 벡터를 함께 들고 있어, 나중에 어떤 방식으로 물어도 찾아낼 수 있습니다.
STEP 05 검색 · 주입 판정
새 질문이 오면 관련된 과거 turn만 골라 앞에 붙입니다. 7단계 게이트가 "넣을 가치가 있는가" 를 먼저 판정하므로, 필요 없는 자료는 애초에 들어오지 않습니다.
STEP 06 Recall
모델은 되살아난 과거 사실을 바탕으로 답합니다. 장기 기억은 그대로 보존한 채 단기 연산만 최적화되므로, 대화가 몇 달을 이어져도 답이 흔들리지 않습니다.
AI가 복잡해질수록, 더 오래 기억하고 더 안정적으로 처리할 수 있는 메모리가 필요합니다.
제한된 GPU 환경에서도 더 많은 사용자를 안정적으로 지원해야 하는 기업
19.8×Jetson AGX Orin 환경에서
측정한 최대 가속
세션 간 데이터가 섞이지 않고, 민감한 대화 정보를 안전하게 관리해야 하는 기업
0%세션 격리 시험에서
타 사용자 데이터 유출
사용자와의 긴 대화 속에서도 맥락과 기억을 지속적으로 유지해야 하는 차세대 AI 서비스
N개월끊기지 않고 이어지는
대화 맥락과 장기 기억
Pricing
NABI는 쓰시는 모델을 바꾸지 않습니다. 지금 인프라 위에 기억 계층만 얹습니다.
먼저 한 노드에서 확인하고, 확인된 다음에 서비스로 넓히십시오.
Edge
보유한 GPU 한 대에서 기억 계층이 실제로 먹히는지 먼저 확인하려는 팀
1 노드 온프레미스 · 검증 기간 한정
Business
사용자와의 대화가 계속 이어져야 하는 AI 서비스를 실제로 운영하는 기업
다중 노드 노드 수 · 세션 규모에 따라 산정
Enterprise
망이 분리돼 있거나, 모델과 하드웨어에 맞춘 설계가 필요한 규제 산업
전용 설계 구축 범위에 따라 별도 협의
견적은 노드 수 · 동시 세션 규모 · 지원 범위 세 가지로 산정합니다. 문의를 남겨 주시면 영업일 1일 안에 담당자가 회신드리고, 검증 환경은 보유하신 장비 그대로 사용합니다.