사내 문서가 한 글자도 밖으로 나가지 않는 지식베이스
문서를 올리면 AI가 쓰는 회사 지식이 되는 위즈덤베이스를 그대로, 회사 서버 안에 설치해요. 문서 변환·임베딩·검색·답변 전부 사내에서 끝나고, 외부로 나가는 통신은 기본 0 이에요.
무엇이 회사 안에 남고, 무엇이 나가나
온프렘 판은 SaaS와 같은 코드예요. 다른 점은 딱 하나 — 모든 처리가 회사 서버에서 일어난다는 것.
회사 안에 남는 것
올린 파일은 회사 서버의 파서가 변환하고, 변환이 끝나면 원본은 즉시 지워져요.
청킹·임베딩은 사내 임베딩 서버(Qwen3-Embedding)가 만들어요. 벡터도 회사 DB 안에만.
MCP·챗봇이 주고받는 질문·답변·문서 조각이 회사 밖으로 나가지 않아요.
누가 무엇을 읽고 고쳤는지, 접근키는 누가 쓰는지 전부 사내 기록.
나가는 것(관리자가 켠 것만)
답변 모델을 관리자가 연결한 경우, 그 주소로만 나가요. 사내 vLLM·국산 팩이면 0. 외부 상용 LLM(GPT·Claude·Gemini)을 붙였다면 답변마다 질문과 검색된 문서 발췌(기본 최대 4,800자)만 나가고, 문서 원본·임베딩·색인·계정 정보는 어떤 경우에도 나가지 않아요.
메일·결제·외부 로그인·사용량 보고 같은 통신은 온프렘 판에서 전부 꺼져 있어요. 라이선스도 오프라인 검증.
국산 LLM도, 사내 LLM도, 외부 상용 LLM도, LLM 없이도
「외산 LLM에 대외비 업로드 금지」 조건이 있어도, 반대로 「답변은 GPT·Claude급이어야 한다」는 요구가 있어도 도입할 수 있게 네 가지 길을 열어 두었어요. 어느 길이든 문서·임베딩·색인은 회사 서버를 떠나지 않아요.
vLLM·llama.cpp·사내 AI 게이트웨이에 올린 어떤 모델이든 주소·키·모델명만 넣으면 돼요. 관리자 화면에서 연결 시험까지.
카카오 Kanana 1.5 8B · SKT A.X 4.0 Light(Apache-2.0)를 팩으로 받아 사내 CPU/GPU 서버에서 바로 구동해요. 별도 계약·키 없이.
GPT·Claude·Gemini·Solar를 답변 작성에만 써요. 문서 변환·임베딩·검색은 사내에서 끝나고, 밖으로 나가는 것은 질문과 검색된 발췌(기본 최대 4,800자)만. 무엇이 얼마나 나갔는지 관리 화면이 월별로 보여 줘요.
LLM을 붙이지 않아도 하이브리드 검색·MCP·문서 사이트는 전부 동작해요. 답변만 「문서 발췌」로 나가요.
검색 품질은 LLM이 아니라 색인이 정해요
「온프렘으로 가면 검색이 나빠지지 않나」 「외부 LLM을 붙이면 뭐가 달라지나」 — 어떤 문서 조각을 찾아오는지는 파서·청킹·임베딩·하이브리드 검색이 정하고, 이 넷은 온프렘에서 언제나 같은 코드로 사내에서 돌아요. LLM은 찾아온 발췌를 문장으로 쓰는 마지막 단계만 맡아요. 그래서 온프렘 LLM이든 외부 상용 LLM이든 검색 결과는 같고, 답변 문장의 품질과 속도만 달라져요.
| 단계 | 어디서 | 온프렘 LLM(국산 팩·사내 vLLM) | 외부 상용 LLM(하이브리드) |
|---|---|---|---|
| 문서 변환(HWP·PDF·오피스 → 마크다운) | 사내 파서 | 같음 | 같음 |
| 청킹·임베딩(Qwen3-Embedding) | 사내 임베딩 서버 | 같음 | 같음 |
| 검색(의미 검색 + 전문 검색 · RRF) | 사내 DB | 같음 — 같은 색인, 같은 순위 | 같음 — 같은 색인, 같은 순위 |
| 답변 문장 작성 | LLM | 사내 서버 성능이 정해요. CPU만이면 한 답변에 수십 초 이상, GPU 권장 | 제공사 API 속도. 문장 품질은 GPT·Claude급 |
| 문서 분석(선택 · 청킹 전략·요약) | LLM | CPU면 페이지당 수 분 — 기본 꺼짐 | 켜면 가져오기 때 문서 표본(페이지당 최대 3,500자)이 나가요 — 기본 꺼짐 |
| 밖으로 나가는 것 | — | 0 | 질문 + 발췌(기본 ≤4,800자) · 관리 화면에 월별 전송량 |
실측 비교 자료에는 같은 문서·같은 질문으로 잰 검색 지연, 온프렘 LLM과 외부 상용 LLM의 답변 지연·문장 표본, 요청에 실리는 내용의 예시를 그대로 실었어요.
실측 비교 자료 보기 →설치되는 것
문서 사이트·에디터·MCP·챗봇·팀·감사 로그. SaaS와 같은 판.
HWP·HWPX·DOC·DOCX·PPTX·XLS·XLSX·PDF·HTML·EPUB 등 19종을 마크다운으로. 코어핀 온프렘 판이 같이 설치돼요.
Qwen3-Embedding을 CPU로 서빙. 외부 API 없이 청킹·임베딩이 사내에서 끝나요.
국산 LLM 팩을 올리면 답변·문서 분석까지 사내에서. 사내에 이미 있는 LLM을 연결해도, GPT·Claude·Gemini 같은 외부 상용 LLM을 답변용으로만 붙여도 돼요.
라이선스부터 설치까지 10분
위즈덤베이스에 가입해 팀을 만들어요. 온프렘 라이선스는 팀 단위로 발급돼요.
팀 › 온프렘에서 「체험 라이선스」를 누르면 30일·50석 라이선스가 바로 발급돼요(팀당 1회).
같은 화면에서 설치 번들(약 2.5GB)을 내려받아요. 국산 LLM 팩은 필요할 때만.
리눅스 x86_64 서버(Docker)에 풀고 install.sh 한 줄. 라이선스 파일 두 개를 license/ 에 놓으면 끝.
.env의 WB_SITE_ADMINS에 적은 이메일로 가입하면 서버 관리자가 돼요. 관리 › 온프렘에서 사내 LLM·국산 팩·외부 상용 LLM 중 골라 연결하세요.
체험이 끝나기 전 같은 화면에서 좌석 수와 기간을 적어 견적을 요청해요. 계약이 끝나면 정식 라이선스가 발급되고, 새 라이선스 파일만 바꿔 넣으면 돼요.
필요한 것
궁금한 것들
SaaS 기능이 전부 되나요?
문서 사이트·에디터·가져오기(파일·URL)·MCP·챗봇·GitHub 동기화(사내 GitHub Enterprise)·팀 정책·감사 로그 전부 그대로예요. 온프렘 판에서 빠지는 것은 이미지 OCR(스캔 문서)·사이트 전체 크롤·Google 로그인·이메일 발송이에요.
국산 LLM으로 가능한가요?
네. 카카오 Kanana 1.5 8B·SKT A.X 4.0 Light 팩을 제공하고, 사내에 vLLM 등으로 올린 어떤 국산 모델(HyperCLOVA X·EXAONE 등)이든 OpenAI 호환 주소로 연결할 수 있어요.
GPT·Claude·Gemini 같은 외부 상용 LLM을 붙일 수 있나요?
네. 관리 › 온프렘 › LLM 연결에서 OpenAI·Anthropic Claude·Google Gemini·Azure OpenAI·Upstage Solar·비즈라우터 중 고르고 API 키만 넣으면 돼요. 임베딩·검색은 그대로 사내에서 끝나고, 답변마다 질문과 검색된 발췌만 그 제공사로 나가요. 발췌 상한(기본 4,800자)과 월별 전송량을 관리자가 정하고 확인할 수 있어요.
외부 LLM을 쓰면 검색 품질이 달라지나요?
검색 결과는 같아요. 어떤 문서 조각을 찾아오는지는 사내 파서·청킹·임베딩·하이브리드 검색이 정하고, LLM은 찾아온 발췌로 문장을 쓰는 단계만 맡아요. 달라지는 것은 답변 문장의 품질과 속도예요 — 같은 문서·같은 질문으로 잰 결과를 실측 비교 자료에 정리했어요.
라이선스는 어떻게 검증하나요?
Ed25519 서명 파일을 서버가 오프라인으로 검증해요. 인터넷 검침·사용량 보고가 없어요. 만료돼도 기존 문서 열람·검색은 계속되고, 새 가입·가져오기·AI 답변만 멈춰요(14일 유예).
요금은 어떻게 되나요?
좌석 수 × 기간 기준으로 견적을 드려요. 팀 › 온프렘 화면에서 좌석과 기간을 적어 견적을 요청하면 영업일 1일 안에 연락해요. 공공기관 조달·세금계산서·계약서도 같이 안내해요. 체험 라이선스는 바로 발급돼요.
업데이트는요?
새 번들이 나오면 같은 화면에서 내려받아 upgrade.sh를 돌려요. 데이터는 그대로 남아요.
Kubernetes·SSO 는요?
지금은 Docker Compose 단일 노드예요. Kubernetes·SSO(OIDC/SAML)가 필요한 기관은 문의해 주세요.