SOLUTION · SAPIE-ADP
기업용 AI 데이터 플랫폼입니다. 데이터 연결은 Sapie-Lake, 에이전트는 Sapie-Agent, 사용 통제는 Sapie-Guardian이 맡습니다.
SAPIE-ADP
도입하려는 조직이 부딪히는 세 가지와, 그 일을 맡는 제품입니다.
01데이터 연결 · 관리
문제데이터가 시스템마다 따로 있습니다
Sapie-Lake가 서로 다른 데이터베이스와 ERP · 오브젝트 스토리지를 잇습니다. 데이터를 모두 옮기지 않고 AI 분석에 씁니다.
02AI 에이전트 플랫폼
문제자료 하나에 여러 시스템을 오갑니다
데이터 조회 · 분석과 문서 질의응답(RAG)을 한 요청 안에서 이어 업무에 필요한 답을 냅니다.
03가드레일 · AI 보안
문제생성형 AI로 민감정보가 새어 나갑니다
Sapie-Guardian은 생성형 AI 보안(AI DLP) 솔루션입니다. 프롬프트의 민감정보 · 개인정보를 자동으로 찾아 정책에 따라 가리거나 외부 모델로 넘기지 않습니다. Sapie-ADP에는 가드레일로 들어가 기업이 정한 보안 · AI 이용 정책대로 AI 활용을 통제합니다.
TRUST & CONTROL
CAPABILITIES
CONSULTING
어느 업무에 먼저 쓸지 정하고 그 업무에서 쓸 만한지 검증합니다. 담당 조직 교육과 모델 선택도 이 단계에서 합니다.
INFRASTRUCTURE
AI가 돌아갈 환경을 쿠버네티스로 만들고 필요한 데이터 엔지니어링을 같이 맡습니다.
MODEL & DATA
업무 시나리오에 맞춰 모델 · 프롬프트 · 참조 데이터를 구성합니다. 필요하면 파운데이션 모델을 고도화합니다.
BUILD & RUN
만든 것을 업무 시스템에 연결하고 운영하면서 모델 고도화를 이어 갑니다.
BEFORE YOU ASK
PLATFORM
Sapie-ADP는 그 위에서 데이터를 잇고 자연어 질의와 에이전트 · 가드레일을 더합니다.
AI 데이터 플랫폼OUR PRODUCT
솔트웨어가 개발해 온 AI · 데이터 · 보안 솔루션의 핵심 기술을 모은 플랫폼입니다. 온프레미스와 망분리 환경에서 운영합니다. 2026년 9월 정식 출시했고 제조 · 방산 · 공공 분야를 중심으로 공급을 넓힐 계획입니다.
출시 보도 보기AI 모델 · 클라우드PARTNER
모델은 Amazon Bedrock의 파운데이션 모델과 Claude 가운데 목적에 맞게 고르고 운영 환경에 따라 로컬 LLM과 함께 씁니다.
자격 기준일 2026.08 · 출처 saltware.co.kr/insight, 제품 소개 페이지.
USE CASES
데이터 환경 네 가지와, 그때 같이 맡기시는 범위입니다.
먼저 막히는 곳
서로 다른 데이터베이스에 나뉜 데이터를 함께 봐야 답이 나옵니다.
같이 보는 것
Sapie-Lake로 데이터베이스를 잇고 교차 분석합니다.
함께 맡기시는 범위
먼저 막히는 곳
ERP에서 원하는 숫자를 보려면 질의문부터 짜야 합니다.
같이 보는 것
ERP에 이어 자연어로 묻습니다. 질문을 SQL로 바꾸는 Sapie-DeepQ 기능이 조회와 분석을 맡습니다.
함께 맡기시는 범위
먼저 막히는 곳
도면과 공정 문서가 많아, 비슷한 도면과 근거 문서를 사람이 찾아야 합니다.
같이 보는 것
도면 기반 유사 검색과 공정 지식 기반 질의응답으로 근거 문서를 찾아 답합니다.
함께 맡기시는 범위
먼저 막히는 곳
업무마다 필요한 데이터와 처리 절차가 다릅니다.
같이 보는 것
Sapie-Agent의 전문 에이전트가 조회 · 검색 · 분석을 나눠 맡고 결과를 종합하도록 구성합니다.
함께 맡기시는 범위
수행 사례가 아니라 환경 유형입니다. 앞의 셋은 Sapie-ADP에 반영한 제조 · 방산 구축 경험(보도 2026.09.30)에서 뽑았습니다.
CASES
제품에 반영한 구축 경험과 공개 시연입니다.
공개 사례제조 · 방산
이기종 데이터베이스 교차 분석, ERP 연계 자연어 분석, 도면 기반 유사 검색, 공정 지식 기반 질의응답을 구축했습니다.
AI 보안
2026년 4월 Databricks AI Days Seoul에 부스 파트너로 참가해 시연했습니다.
HOW WE WORK
업무 목표와 검증 기준을 먼저 정하고, 필요에 따라 데모와 PoC로 적용 가능성을 확인합니다.
01
생성형 AI 도입 여부를 검증하고 담당 조직을 교육합니다.
02
목적에 맞는 파운데이션 모델을 정합니다.
03
시나리오에 맞는 프롬프트를 작성하고 필요한 정보를 넣습니다.
04
업무 시스템에 연결하고 모델 고도화와 운영을 이어 갑니다.
INSIGHTS
AWS · Anthropic의 새 기능 가운데 에이전트 · AI 이용 통제에 닿는 글입니다.
INDUSTRIES
제조 · 교육 산업에서 Sapie-ADP를 어떻게 쓰는지 확인하세요.
도입 여부 검증과 교육이 첫 단계입니다.
