범용 LLM / 대화형 AI
설명, 답변, 제안에 강함
텍스트와 사례를 바탕으로 가능한 원인, 설명, 문제 해결 제안을 제시할 수 있지만, 다음 구체적인 조치는 여전히 경험 있는 사람이 판단해야 합니다.
답변이 대화 안에서 끝나는 경우가 많음
새로운 측정 결과가 나올 때마다 컨텍스트를 다시 구성해야 하는 경우가 많아 연속적이고 안정적이며 검토 가능한 진단 프로세스를 만들기 어렵습니다.
기술 원칙
범용 LLM은 대화를 위해 설계되었습니다
NOVA는 실행 가능한 답을 제공합니다
복잡한 진단에는 그럴듯한 또 하나의 답변이 필요한 것이 아닙니다. 명확한 다음 조치가 필요합니다. NOVA는 현재 시스템 컨텍스트와 현장 결과를 사용해 다음 조치를 제시하고 문제가 식별될 때까지 계속 진행합니다.
다학제 AI 진단 브레인기존 전문가 노하우를 재사용하는 데 그치지 않습니다. 여러 분야의 엔지니어링 지식과 현장 피드백을 하나의 Diagnostic Brain에 결합해 한 명의 전문가 범위를 넘어서는 더 넓은 진단 지능을 구축합니다.
LLM 래퍼를 넘어
대화형 AI와 NOVA
핵심 차이는 무엇입니까?
차이는 누가 더 잘 설명하느냐가 아니라 누가 실제로 진단을 앞으로 진행시킬 수 있느냐에 있습니다. 범용 LLM은 설명과 제안에 강하지만, NOVA는 각 측정 결과를 사용해 현장에 다음에 무엇을 해야 하는지 정확히 알려줍니다.
NOVA / 현장 AI 진단
현장에 다음에 무엇을 해야 하는지 정확히 제시
현장에서 바로 실행할 수 있는 명확한 다음 조치를 제공합니다.
각 결과에서 진단을 계속 진행
각 결과가 새로운 근거가 됩니다. NOVA는 다시 계산하고 다음 조치를 제시하며 근본 원인이 분리될 때까지 계속합니다.
생산성 도구실제 진단 워크플로에서 직접 작동
실행 가능한 답변정확한 다음 조치 제시
시스템 수준 판단현재 시스템과 측정 결과를 기반으로 판단
지속 진단피드백을 바탕으로 근본 원인을 찾을 때까지 진행
작동 방식
더 잘 말하는 것이 아닙니다.
계속 앞으로 나아가는 진단입니다.
NOVA는 검증된 엔지니어링 역량과 현장 결과를 사용해 계속 판단하고 진단을 앞으로 진행합니다.
01현재 시스템 이해진단 대상과 컨텍스트 식별
→02진단 워크플로 진입검증된 엔지니어링 역량 활용
→03결과를 기반으로 판단현장 피드백이 다음 단계를 바꿈
→04다음 조치 제공현장에 무엇을 해야 하는지 정확히 제시
→05루프 종료결과를 향후 검증 및 유지보수에 활용
5가지 원칙
NOVA가 현장을 정확히 안내할 수 있는 이유
다음에 무엇을 해야 하는지 정확히
NOVA는 현재 시스템과 현장 결과에서 시작해 각 다음 조치를 실행 가능하고 검증 가능하게 만듭니다.
판단 전에 시스템을 이해
진단은 일반 지식이나 사례 매칭만으로 시작하지 않고 실제 시스템과 현재 컨텍스트에서 시작합니다.
각 테스트 후 재평가
각 정상 또는 이상 결과가 경로를 바꿉니다. 시스템은 최신 결과를 사용해 다음 진단 조치를 결정합니다.
모든 단계가 실행 가능
현장에서는 명확한 다음 조치를 확인할 수 있고, 프로세스는 검토 및 검증 가능한 상태를 유지합니다.
릴리스 전 검증
진단 전략은 현장 릴리스 전에 전문가 검토와 실제 시나리오 검증을 거칩니다. 검증되지 않은 생성 콘텐츠를 사용자에게 직접 전달하지 않습니다.
현장 결과의 지속 피드백
제품 버전, 서비스 전략, 측정 결과가 변함에 따라 진단 역량을 지속적으로 유지보수하고 검증하며 업데이트할 수 있습니다.
프로젝트 평가 단계에서 심화 검토
프로젝트 평가 시 실제 요구에 맞춰 아키텍처, 인터페이스, 검증 방법, 배포 경계, 데모 시나리오를 더 깊이 논의할 수 있습니다.
엔지니어링 피드백 루프
현장 문제를 엔지니어링 루프로 더 빠르게 연결
반복 질문과 반복 진단 감소
문제가 서비스/운영, 진단 엔지니어링, R&D 또는 품질로 넘어가더라도 NOVA가 현장 문제, 핵심 프로세스, 진단 결과를 정리해 다음 팀이 기존 시스템에서 더 빠르게 이어받을 수 있도록 합니다.
현장 문제를 쉽게 이어받을 수 있도록
분산된 설명, 핵심 컨텍스트, 진단 결과를 명확한 문제 기록으로 정리해 다음 팀이 무슨 일이 있었고 무엇이 이미 수행되었는지 빠르게 이해하도록 합니다.
반복 질문 감소중요한 진단 과정 보존팀 간 인계 간소화
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확인된 결과를 현장으로 반환
R&D, 진단, 서비스/운영 또는 품질 팀이 기존 시스템에서 심층 분석을 완료한 후 확인된 방법을 현장 워크플로로 되돌릴 수 있습니다.
기존 시스템과 역할 유지결과를 현장에 더 빠르게 반환확인된 방법을 유사 문제에 재사용
현장 경험
현장 사용자가 실행
AI가 다음 단계를 결정
현장 사용자는 무엇을, 어디서, 어떻게 테스트하고 무엇이 정상인지에 대한 명확하고 실행 가능한 단계를 확인합니다. 각 결과가 반환되면 AI가 다음 단계를 판단하고 제공합니다.
기술을 더 깊이 평가해 보시겠습니까?
귀사의 시스템, 장비, 검증 목표를 기준으로 아키텍처, 인터페이스, POC 계획을 논의할 수 있습니다.