용어집
개념을 알면, findGIL이 왜 이렇게 만들었는지 보입니다
AI·자동화·업무 지식의 핵심 용어를 중립적으로 정의하고, findGIL이 그것을 어떻게 소화했는지 함께 풉니다.
핵심 사상
findGIL이 정의하는 개념업무 메모리
Work Memory
업무 메모리는 일상 업무(이메일·문서·커뮤니케이션)에서 자동으로 축적되어, AI가 그 조직을 이해하는 데 쓰이는 지식 자산이다.
자세히이메일 Knowledge Layer
Email Knowledge Layer
이메일 Knowledge Layer는 주고받은 메일 커뮤니케이션을 자동으로 구조화해 검색 가능한 업무 지식으로 전환하는 계층이다.
자세히업무 위키
Living Work Wiki
업무 위키는 사람이 직접 작성·갱신하지 않아도 업무 흐름에서 저절로 채워지고 최신으로 유지되는 회사 지식 베이스다.
자세히개인화된 Agentic 업무 AI
Personalized Agentic Work AI
개인화된 Agentic 업무 AI는 특정 조직의 업무 맥락을 이해하고, 스스로 도구를 써서 실무를 돕는 AI다.
자세히출처 기반 답변
Grounded Answer
출처 기반 답변은 AI가 답의 근거가 된 자료(메일·문서·첨부)를 함께 제시하는 답변 방식이다.
자세히AI · RAG 기술
AI를 길들이는 방식RAG (검색 증강 생성)
Retrieval-Augmented Generation
RAG는 AI가 답하기 전에 관련 자료를 먼저 검색해, 그 자료에 근거해 답을 생성하는 방식이다.
자세히환각
Hallucination
환각은 AI가 근거 없는 내용을 사실처럼 그럴듯하게 만들어내는 현상이다.
자세히임베딩
Embedding
임베딩은 텍스트의 의미를 숫자 벡터로 바꿔, 의미가 비슷한 것끼리 가깝게 배치하는 기술이다.
자세히벡터 검색 · 시맨틱 검색
Vector / Semantic Search
벡터(시맨틱) 검색은 키워드 일치가 아니라 의미의 유사도로 자료를 찾는 검색 방식이다.
자세히그라운딩
Grounding
그라운딩은 AI의 답을 실제 자료에 묶어, 근거 있는 내용만 말하게 하는 것이다.
자세히LLM (대형 언어 모델)
Large Language Model
LLM은 방대한 텍스트로 학습해 사람처럼 글을 이해하고 생성하는 AI 모델이다.
자세히프롬프트 캐싱
Prompt Caching
프롬프트 캐싱은 AI 요청에서 반복되는 앞부분을 캐시해, 비용과 응답 속도를 줄이는 기법이다.
자세히컨텍스트 윈도우
Context Window
컨텍스트 윈도우는 AI가 한 번의 요청에서 함께 볼 수 있는 텍스트의 최대 분량이다.
자세히토큰
Token
토큰은 AI가 글을 처리하는 최소 단위로, 사용량과 비용을 재는 기준이다.
자세히에이전트 · 오케스트레이션
Agentic을 유행어가 아닌 구조로AI 에이전트
AI Agent
AI 에이전트는 목표를 받아 스스로 판단하고, 도구를 사용하며, 여러 단계를 거쳐 일을 수행하는 AI다.
자세히도구 사용
Tool Use
도구 사용은 AI가 검색·조회·계산 같은 외부 기능을 직접 호출해 답이나 행동을 완성하는 능력이다.
자세히계층적 추출
Cost-aware Extraction Ladder
계층적 추출은 싸고 빠른 방법을 먼저 시도하고, 필요할 때만 비싼 AI 단계로 올라가 비용 대비 정확도를 맞추는 전략이다.
자세히멀티에이전트
Multi-agent
멀티에이전트는 역할이 다른 여러 AI 에이전트가 분업해 하나의 작업을 처리하는 구조다.
자세히에이전트 라우팅
Agent Routing
에이전트 라우팅은 들어온 작업을 그 작업에 맞는 에이전트로 보내는 통합 분배 지점이다.
자세히직무별 전문 에이전트
Specialized Agents
직무별 전문 에이전트는 컬럼·보고서·인사이트 등 특정 업무에 특화된 AI를 골라 쓰는 개념이다.
자세히자동화 · 실행
안전하게 만드는 엔지니어링Task Flow
Task Flow
Task Flow는 메일에서 일어난 일을 필요한 행동(회신·정리·알림·연동)으로 잇는 findGIL의 실행 계층이다.
자세히멱등성
Idempotency
멱등성은 같은 요청을 여러 번 실행해도 결과가 한 번 실행한 것과 같도록 보장하는 성질이다.
자세히웹훅
Webhook
웹훅은 어떤 사건이 일어났을 때 지정한 주소로 데이터를 자동으로 보내, 시스템끼리 실시간으로 잇는 방식이다.
자세히큐
Queue
큐는 처리할 작업을 줄 세워, 한 번에 몰리지 않고 안정적으로 순차 처리하게 하는 구조다.
자세히예약·정산
Reserve & Settle
예약·정산은 비용이 드는 작업을 시작 전 "예약"하고, 끝난 뒤 실제 사용량으로 "정산"하는 처리 흐름이다.
자세히세션 격리
Session Isolation
세션 격리는 동시에 도는 작업들이 서로의 데이터·오류에 영향을 주지 않도록 독립된 처리 공간을 쓰는 것이다.
자세히지식 · 운영 철학
B2B가 반응하는 가치속인화 탈출
De-personalization of Knowhow
속인화 탈출은 특정 개인에게만 있던 노하우를 조직 전체가 공유·재사용할 수 있는 자산으로 바꾸는 것이다.
자세히업무 표준화
Work Standardization
업무 표준화는 누가 처리해도 같은 기준·품질로 일이 처리되도록 만드는 것이다.
자세히코퍼스 축적
Corpus Accumulation
코퍼스 축적은 업무에서 나온 자료(메일·문서)가 쌓여 AI가 참조할 지식 더미가 커지는 것이다.
자세히인수인계
Handover
인수인계는 담당자가 바뀔 때 업무 맥락과 노하우를 후임에게 넘기는 과정이다.
자세히노하우 자산화
Knowhow-as-Asset
노하우 자산화는 흩어진 경험과 처리 방식을 검색·재사용 가능한 회사 자산으로 바꾸는 것이다.
자세히처리 결과 연결
Outcome Link
처리 결과 연결은 과거의 비슷한 일을 "그래서 어떻게 처리했는지"의 결과까지 함께 보여주는 것이다.
자세히신뢰 · 안전
믿고 쓰게 만드는 원칙데이터 격리 (멀티테넌시)
Multi-tenancy / Data Isolation
멀티테넌시는 한 서비스를 여러 조직이 함께 쓰되, 각 조직의 데이터는 서로 격리되어 섞이지 않게 하는 구조다.
자세히쓴 만큼 과금
Cost-aware Billing
쓴 만큼 과금은 AI가 실제 일한 양만큼만 비용이 발생하고, 사용량을 투명하게 보여주는 방식이다.
자세히단계적 차단
Graduated Throttling
단계적 차단은 한도에 다다랐을 때 갑자기 끊지 않고, 단계적으로 알리고 보호하는 방식이다.
자세히PII 보호
PII Protection
PII 보호는 주민번호·카드번호 같은 민감 개인정보가 노출되지 않도록 가리거나 차단하는 것이다.
자세히권한 경계
Authorization by Code
권한 경계는 "누가 무엇에 접근할 수 있는가"를 AI의 판단이 아니라 코드에서 강제하는 원칙이다.
자세히아키텍처 원칙
이 팀은 이렇게 설계한다도메인 경계
Domain Boundary
도메인 경계는 시스템을 책임 단위(도메인)로 나누고, 정해진 창구로만 서로 소통하게 해 결합도를 낮추는 설계 원칙이다.
자세히facade 패턴
Facade Pattern
facade 패턴은 복잡한 내부 구현을 감추고, 정해진 공개 창구로만 외부와 소통하게 하는 설계 방식이다.
자세히capability 모델
Capability Model
capability 모델은 대상이 "무엇을 할 수 있는가(능력)"를 기준으로 기능을 분기하는 설계 방식이다.
자세히우아한 저하
Graceful Degradation
우아한 저하는 일부 기능이 안 될 때 전체가 멈추지 않고, 가능한 만큼이라도 동작하게 하는 설계 원칙이다.
자세히단일 출처 (SSOT)
Single Source of Truth
단일 출처(SSOT)는 같은 사실을 한 곳에서만 정의해, 여러 곳이 어긋나지 않게 하는 원칙이다.
자세히비전 · 로드맵
우리가 추구하는 방향지금 이메일을 연결하고, AI 직원을 들이세요
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