사내 AI로 먼저 분류하고 판단하기

사내 AI를 연결하면 많은 탐지 결과를 먼저 정리하고 문서 종류를 분류할 수 있습니다. 기본 파일 검사는 에이전트가 수행하므로 AI 없이도 제품을 사용할 수 있습니다.

AI가 맡는 두 가지 일

기능	하는 일	사람의 역할
탐지 1차 판독	발췌를 보고 개인정보 의심·오탐·확인 필요로 나눕니다.	확인 필요와 표본을 보고 최종 판정·조치를 남깁니다.
문서 자동 분류	급여대장·직원 명부·고객 명단·계약서 등 문서 종류를 붙입니다.	매번 승인하지 않습니다. 필요하면 수정하고 이력을 남깁니다.

문서가 ‘계약서’로 분류됐다고 개인정보가 없거나 안전하다고 판단하는 것은 아닙니다. 읽은 내용이 부족하면 부분 분류·추가 확인 상태가 남습니다.

타워 EXE에는 AI 모델이 포함되어 있지 않습니다. 회사 안에서 모델을 실행할 서버를 따로 준비해 주세요.

서버가 OpenAI 호환 API를 제공하면 타워에 연결할 수 있습니다. 이는 통신 요청의 형식을 뜻합니다. OpenAI의 외부 서비스에 연결해야 한다는 의미는 아닙니다.

AI 서버 담당자에게 접속 주소·모델 이름·필요한 API 키를 받으세요. 모델 이름은 서버에서 실제 사용하는 이름을 그대로 입력합니다.

관리자로 로그인하고 설정 → LLM 1차 판독을 엽니다.
제공자를 **사내 LLM (OpenAI 호환)**으로 선택합니다.
Base URL에 사내 AI의 API 주소를 입력합니다. 예: http://192.168.1.60:8000/v1. 이 주소는 예시입니다.
모델과 필요한 경우 API 키를 입력합니다.
연결 시험으로 확인하고 저장합니다. 처음에는 동시 요청 수를 낮게 시작해 실제 처리 상태를 봅니다.

Docker 안에서 127.0.0.1은 서버 PC가 아니라 그 컨테이너 자체를 가리킵니다. 별도 AI 서버의 사내 주소를 사용하세요.

첫 요청에는 정책의 샘플 문맥 길이만큼 발췌한 내용을 보냅니다. 설정 이름은 sample_context_chars입니다.

내용이 부족할 때만 필요한 구간을 추가로 요청합니다. 추가 문맥에도 같은 정책 값을 사용하며, 별도의 길이 설정을 만들지 않습니다.

탐지 판독의 원문 전송 허용은 사내 주소로 확인된 AI 서버에서만 적용합니다. 원문에는 개인정보가 포함될 수 있으므로 해당 서버의 접근 권한과 로그 보관도 관리해야 합니다. 문서 자동 분류는 사내 AI를 사용합니다.

탐지 검토 → 확인 필요 → 표본 점검 순서로 봅니다. AI가 오탐이라고 한 결과를 사람 확정이나 검사 제외로 저장하지 않습니다.

사람이 오탐으로 확인한 결과는 지원되는 경로, 값과 파일 기준에 따라 반복 탐지를 줄이는 데 사용할 수 있습니다. 놓친 개인정보는 엔진 개선 자료로 남깁니다.

이 과정에서 모델을 자동으로 학습하거나 새로운 탐지 규칙을 자동 배포하지는 않습니다.

AI 서버가 느리거나 끊겨도 미판독·실패를 ‘문제없음’으로 처리하지 않습니다. 판독 로그와 대기 항목을 확인하세요.

원문: 공개 소스 cedbd06. 문서 갱신일 2026-10-12.