One-Stop AI Pipeline
데이터 준비부터 AutoML 기반 학습, 결과 비교, API 배포까지 클릭 중심으로 자동화합니다.
- DB/File/Folder 연결 및 전처리 자동화
- 최적 알고리즘 추천, 하이퍼파라미터 튜닝
- 실시간 성능 모니터링 및 배포 운영
융합형 AI 플랫폼 · DataFlow Verta
복잡한 데이터 업무를
복잡한 데이터 업무를
누구나 실행 가능한 AI로
DataFlow Verta는 Model Craft(예측 분석), Chat Craft(RAG 기반 질의응답), New Agent(자율 실행형 에이전트)를 통합한 엔터프라이즈 플랫폼입니다. 코딩 없이 데이터 준비, 모델 학습, 배포, 지식기반 챗봇, 자동 리포트까지 하나의 흐름으로 연결합니다.
핵심 가치
- No-Code / Low-Code 기반 분석 환경
- RAG + System Prompt 제어형 챗봇
- Text-to-SQL 기반 자율형 AI Agent
- REST API / WebSocket 연동 확장성
Verta Core Modules
분석 파이프라인 구축, 문서기반 대화형 AI, 목표지향 자율 실행을 연결해 단절 없는 업무 자동화를 제공합니다.
RAG Knowledge Chatbot
PDF, Word, HWP를 업로드해 Knowledge Bank를 구축하고 문맥 기반 답변을 생성합니다.
- 문서 파싱/청킹/임베딩 자동 처리
- 할루시네이션 최소화, 출처 기반 응답
- GPT/Claude/Local LLM 하이브리드 연결
Autonomous Intelligence
목표를 입력하면 하위 작업을 스스로 계획하고 도구를 사용해 결과를 완수합니다.
- Text-to-SQL 자동 쿼리 생성/실행
- Code Interpreter/API Caller 등 툴 연동
- 실행 로그 감사, 권한 분리, 비용 통제
MODEL CRAFT
데이터 준비부터 API 배포까지
데이터 준비부터 API 배포까지
노코드 AutoML 파이프라인
복잡한 머신러닝 워크플로를 클릭 중심으로 자동화합니다. 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 성능 비교를 플랫폼이 대신 처리합니다.
- DB · 파일 · 폴더 연결 및 자동 전처리
- AutoML 기반 최적 알고리즘 추천 및 튜닝
- 학습 결과 시각화 및 모델 성능 비교
- 원클릭 REST API 생성 및 배포
WORKFLOW
드래그 앤 드롭으로
드래그 앤 드롭으로
AI 파이프라인 시각화
노드 기반 워크플로 편집기로 데이터 흐름을 직관적으로 구성합니다. 각 노드의 실행 상태를 실시간으로 확인하며 전체 파이프라인을 관리합니다.
- 드래그 앤 드롭 노드 편집기
- 실시간 실행 상태 및 로그 모니터링
- 커스텀 노드 · 엣지 연결 및 분기 처리
- 워크플로 저장 · 불러오기 · 버전 관리
CHAT CRAFT
기업 문서를 지식으로 변환하는
기업 문서를 지식으로 변환하는
RAG 기반 챗봇
PDF, Word, HWP를 업로드하면 자동으로 임베딩하여 Knowledge Bank를 구축합니다. 출처 기반 답변으로 할루시네이션을 최소화합니다.
- 문서 자동 파싱 · 청킹 · 임베딩
- System Prompt 제어로 응답 스타일 커스터마이징
- GPT · Claude · Local LLM 하이브리드 지원
- 외부 웹/앱 임베드 및 REST API 연동
NEW AGENT
목표만 입력하면
목표만 입력하면
스스로 계획하고 실행하는 AI
복합 업무 요청을 하위 작업으로 분해해 계획-실행-검증을 반복합니다. Text-to-SQL로 DB를 직접 조회하고 자동 리포트를 생성합니다.
- Text-to-SQL 자동 쿼리 생성 및 실행
- 멀티스텝 작업 자동 분해 및 실행
- Code Interpreter · API Caller 툴 연동
- 실행 로그 감사 및 토큰 비용 통제
DEPLOY & MONITORING
원클릭 배포,
원클릭 배포,
실시간 성능 모니터링
학습된 모델을 즉시 REST API로 변환하고, 응답 시간·성공률·호출량을 실시간 대시보드에서 관리합니다.
- 원클릭 REST API 엔드포인트 자동 생성
- 응답 시간 · 성공률 실시간 모니터링
- 버전별 배포 이력 관리 및 롤백
- WebSocket 기반 스트리밍 응답 지원
Model Craft 상세 프로세스 (5단계)
데이터 준비 → 학습 → 결과 분석 → 배포/운영 → 딥러닝 확장까지 하나의 파이프라인에서 운영합니다.
데이터 준비
다양한 소스를 연결하고 통계 시각화와 노코드 전처리로 학습 가능한 데이터셋을 빠르게 구성합니다.
모델 학습
목표와 피처를 정의하고 데이터 특성 기반 최적 알고리즘 선별과 Auto-Tuning을 수행합니다.
결과 분석
Learning Curve와 Accuracy/Recall 등 다각도 지표를 비교해 현장 적용 가능한 모델을 선택합니다.
배포 및 운영
원클릭 API 생성 후 응답 시간, 성공률, 호출량을 실시간 모니터링하며 안정적으로 운영합니다.
딥러닝 확장
LSTM 시계열 예측과 이미지 분류를 통해 수요 예측, 이상 탐지, 시각 모델링까지 확장합니다.
관련 링크 및 자료
DataFlow Verta 도입 문의, 기술 블로그, 영상 채널, LLM API 문서 등 유용한 링크를 모았습니다.
경쟁 솔루션 대비 포지셔닝
소개서의 비교 관점을 반영해 DataFlow Verta의 차별점을 요약했습니다.
| 비교 항목 | DataFlow Verta | 기존 경쟁 솔루션군 |
|---|---|---|
| 사용 방식 | 분석 + 대화 + 에이전트 통합 | 분석 또는 챗봇 기능 중심 분리 운영 |
| 도입 난이도 | 클릭 중심 노코드 워크플로 | 도구별 학습 및 구축 리소스 필요 |
| 운영 구조 | 정액제 + 무제한 분석 기반 | 사용량 기반 과금 또는 모듈별 라이선스 |
| 기술 지원 | 전담 엔지니어 운영 지원 | 커뮤니티/문서 중심 지원 |
| 확장성 | REST API/WebSocket + 산업별 커스터마이징 | 도구별 연동 방식 상이, 확장 복잡도 높음 |
데이터 분석, AI 질의응답, 자율 실행을
한 플랫폼에서 시작하세요
DataFlow Verta는 기업 데이터의 가치를 빠르게 실현할 수 있도록 도입부터 운영까지 확장 가능한 AI 워크플로를 제공합니다.
