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오픈
오픈네트웍시스템 Dify 기술지원팀
고객 응대 AI는 어디까지 자동화할 수 있을까? Maersk의 Dify 도입 사례
고객 응대 AI는 답장을 쓰는 챗봇에서 끝나지 않습니다. Maersk가 Dify로 여러 시스템의 정보 조회(CX-Assist), 연간 약 2,000만 건의 고객 메일 처리(CX-Email), 계약 기반 인보이스 검수(CX-Tariff Audit)를 각각 AI 앱으로 만든 방식을 바탕으로, 어떤 고객 응대 업무부터 AI로 옮길지 정리했습니다.
오픈
Oct 12, 2026
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Dify
사내 지식을 찾고 쓰고 검토하는 업무까지 AI로 연결할 수 있을까? 교육·평가 기관의 Dify 도입 사례
사내 문서 검색 챗봇은 시작일 뿐입니다. 한 국제 교육 그룹이 10개 이상 캠퍼스가 같은 지식베이스를 쓰게 한 방식과 ETS가 문항 품질 검토를 Dify 워크플로우로 만든 방식을 바탕으로, 사내 지식을 찾고 작성하고 검토하는 업무까지 어떻게 연결할지 정리했습니다.
오픈
Oct 12, 2026
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Dify
개발팀을 기다리지 않고 실무자가 AI 도구를 만들 수 있을까? Dify 도입 사례
부서마다 필요한 AI는 다르지만 업무 기준은 실무자가 가장 잘 압니다. 일본 소비재 그룹과 디지털 플랫폼 운영사가 Dify로 AI 도구 제작을 현업에 맡기고 개발·IT 조직과 역할을 나눈 방식, 그리고 어떤 업무부터 시작하면 좋은지 정리했습니다.
오픈
Oct 12, 2026
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Dify
기존 시스템을 바꾸지 않고 전사 AI를 쓸 수 있을까? 반도체·글로벌 제조기업의 Dify 도입 사례
전사 AI를 도입하려면 기존 시스템부터 통합해야 할까요. 자체 LLM을 보유한 글로벌 반도체 기업이 모델을 그대로 둔 채 54개 R&D 센터의 기술 문서를 연결한 방식, Fortune 500 산업기술 그룹이 20개가 넘는 기존 OA·지식·Workflow 시스템을 유지하면서 4개 사업영역을 하나의 프라이빗 플랫폼에 올린 방식을 정리했습니다. 무엇을 공통으로 운영하고 무엇을 기존 시스템에 남길지 나누는 기준도 함께 짚었습니다.
오픈
Oct 12, 2026
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Dify
데이터를 밖에 보내지 않고 AI를 쓸 수 있을까? 금융·공공의 Dify 도입 사례
고객 정보나 내부 문서를 외부로 보낼 수 없는 조직은 모델 성능보다 데이터가 지나는 경로를 먼저 확인해야 합니다. 약 3,000명의 RM이 80개 이상의 워크플로우를 쓰는 글로벌 은행, 관할 62개 기초지자체가 하나의 플랫폼을 공유하면서 데이터와 작업 공간은 분리한 광역자치단체 사례를 정리했습니다. 사내에 설치하는 것만으로 반출이 막히는지, 모델과 검색까지 어디를 확인해야 하는지도 함께 짚었습니다.
오픈
Oct 07, 2026
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Dify
전문가의 지식과 판단을 AI 업무에 어떻게 반영할까? Dify 감사·제약 도입 사례
감사·제약처럼 전문성이 중요한 업무에서 AI는 전문가의 판단을 대신하지 않습니다. 국제 회계 네트워크와 글로벌 제약 그룹이 Dify로 전문지식을 조직이 재사용하게 만들고, 전문가가 직접 모델과 업무 흐름을 구성한 방식, 그리고 어떤 전문 업무부터 시작하면 좋은지 정리했습니다.
오픈
Oct 06, 2026
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Dify
사내 문서 검색 AI, 우리 부서 자료로 운영하려면 무엇이 필요할까?
부서 자료로 문서 검색 AI를 시범 운영하려면 무엇부터 정해야 할까요. 먼저 도입한 곳들이 전사 문서 대신 한 영역만 고른 기준, 문서가 바뀔 때 답을 최신으로 유지하는 방법, 검색 테스트로 시범 결과를 판정하는 법, 어디까지 믿고 어디서 사람이 확인할지 선을 긋는 방법을 정리했습니다.
오픈
Sep 03, 2026
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Dify
AI 업무 자동화, 우리 팀 업무 중 어디까지 맡길 수 있을까?
반복 업무를 자동화할 때 먼저 정할 것은 도구가 아니라 AI에 맡길 범위와 사람이 확인할 조건입니다. 공개된 사례 세 건을 위임 수준으로 나눠 보고, 개발자 없이 어디까지 만들 수 있는지와 사내 자료가 어디에 남는지까지 판단에 필요한 것만 모았습니다.
오픈
Sep 03, 2026
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Dify
RAG로 우리 회사 전용 AI 백과사전을 만들 수 있을까?
사내 문서만 아는 AI를 두려면 모델을 새로 학습시켜야 할까요. RAG가 문서를 어떤 순서로 찾아 답하는지, 대화창에 문서를 올리는 방식이나 파인튜닝과는 어디서 갈리는지, 도입을 검토하기 전에 문서 쪽에서 무엇부터 확인해야 하는지 정리했습니다.
오픈
Sep 03, 2026
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Dify
Dify 도입, 무엇부터 확인해야 할까? 기능·사례·라이선스·도입 판단 총정리
Dify 도입 성패는 기능 목록이 아니라 우리 인원과 권한 구조에서 갈립니다. 무료판과 Enterprise가 실제로 무엇이 다른지, 사내 문서를 넣어도 안전한지, 도입 절차와 비용은 어떻게 잡히는지를 판단에 필요한 것만 모았습니다.
오픈
Sep 03, 2026
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Dify
온프레미스 AI란 무엇일까? 사내 데이터를 지키며 AI를 도입하려는 기업을 위한 망분리 가이드
AI는 쓰고 싶은데 사내 데이터가 밖으로 나가는 것이 걸린다면 선택지가 좁아집니다. 온프레미스가 클라우드와 실제로 어디서 갈리는지, 망분리 환경에서는 왜 선택지가 더 줄어드는지, 우리 회사에 필요한지는 무엇으로 판단하는지 정리했습니다.
오픈
Sep 03, 2026
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Dify
기업 AI에이전트 평균 12명, 소통없이 일한다면 업무는 줄지 않는다.
기업들은 평균 12개의 AI 에이전트를 운영하지만 절반은 서로 연결되지 않은 채 혼자 일합니다. 멀티 에이전트 오케스트레이션이 왜 2026년의 핵심 과제인지, Dify 워크플로우로 에이전트 팀을 만드는 법과 함께 정리했습니다.
오픈
Aug 05, 2026
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세계 첫 AI 에이전트 규제와 HITL, AI에게 법인카드를 넘겨주고 있었나요?
중국이 발표한 세계 최초의 AI 에이전트 정책 프레임워크와 2026년 8월 발효되는 EU AI Act 고위험 의무까지, 규제가 요구하는 HITL(Human-in-the-Loop)의 개념과 Dify Human Input 노드로 구현하는 방법을 정리했습니다.
오픈
Aug 05, 2026
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MCP 개편, 에이전트 표준이 바뀌나? Dify에서 양방향 MCP 활용 가이드
2026년 7월 28일 발표된 MCP 스펙 대개편, 무엇이 바뀌었고 실무자는 무엇을 준비해야 할까요? 스테이트리스 전환의 의미와 Dify에서 MCP를 양방향으로 활용하는 법과 한국어 가이드까지 정리했습니다.
오픈
Aug 04, 2026
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