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SOP 초안 작성, 감사 대응, CSV 및 21 CFR Part 11 규제 준수를 위한 특화 에이전트 연동 대화형 AI 인터페이스.

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Saram 인사이트 (Saram Insights)

바이오텍, 인공지능, 규제 컴플라이언스의 융합에 관한 심층 전략 및 실전 아키텍처 분석.

AI 아키텍트와 프롬프트 엔지니어를 가르는 5가지 분해(Decomposition) 패턴

단일 LLM 호출이 복잡한 작업에서 실패할 때, 해결책은 더 거대한 프롬프트가 아닙니다. 문제를 검증 가능하고 독립적으로 해결할 수 있는 작은 조각들로 체계적으로 나누는 '분해(Decomposition)'가 답입니다. 모든 AI 아키텍트가 반드시 알아야 할 5가지 핵심 패턴과 활용 시점, 그리고 시험과 프로덕션 환경에서 치명적인 안티패턴을 살펴봅니다.

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생명과학을 위한 Langfuse 평가 체계: AI 에이전트를 규제 검증 가능하게 만드는 4가지 계층

생명과학 분야에서는 단순히 에이전트가 작동함을 보여주는 것으로는 부족합니다. 매번 동일하게 동작함을 증명하고, 추론 근거를 추적하며, 적격자의 검토를 거쳐야 합니다. 점수, 평가자, 인간 어노테이션, 데이터셋으로 이루어진 Langfuse 평가의 4개 계층이 GxP 규정 준수와 어떻게 직결되는지 살펴봅니다.

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오픈소스로 구축하는 GxP 규제 준수 MDM 플랫폼: 생명과학 기업에 진정으로 필요한 아키텍처

생명과학 기업들은 굳이 필요하지 않은 상용 MDM 스위트에 수백만 달러를 지출하고 있습니다. 본 글에서는 동일한 골든 레코드(Golden Record)를 생성하고 FDA 실사를 통과하면서도 비용은 몇 분의 일에 불과한 오픈소스 아키텍처를 소개합니다. PostgreSQL, Kafka, 범용 하드웨어만으로 완전히 구축된 실증적 아키텍처입니다.

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멀티 에이전트 아키텍처: 단일 Claude로는 부족할 때

멀티 에이전트 시스템은 AI 아키텍처에서 가장 남용되면서도 가장 오해받는 패턴입니다. 대부분의 팀은 단일 에이전트에 프롬프트를 더 잘 작성하는 것만으로 5개 에이전트로 얽힌 루브 골드버그 장치보다 훨씬 뛰어난 성능을 낼 수 있는 상황에서도 멀티 에이전트를 구축합니다. 15배에 달하는 토큰 비용의 가치를 실제로 입증하는 멀티 에이전트 시스템을 설계하는 방법과, 이를 절대 구축해서는 안 되는 시점을 판단하는 기준을 소개합니다.

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역정보 역설(Reverse Information Paradox): AI 공급업체가 귀사로부터 배우는 것이 귀사가 그들로부터 배우는 것보다 많은 이유

나델라는 모든 엔터프라이즈 AI 도입이 직면한 구조적 문제를 정확히 짚어냈습니다. 바로 기업이 지능(intelligence)의 대가를 두 번 치른다는 점입니다. 한 번은 비용으로, 또 한 번은 모든 수정, 트레이스, 평가를 통해 유출되는 조직적 지식으로 지불합니다. 이를 해결하기 위한 아키텍처를 제시합니다.

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