SELMA Lab

핵심 키워드: Enterprise AI, 신뢰할 수 있는 AI, AI Governance, AI Agent, Controlled Autonomy, Enterprise Ontology, SELMA 지난 11편에 걸쳐 개인 프로젝트 SELMA를 개발하며 고민했던 Enterprise AI의 여러 문제를 정리했습니다.…

핵심 키워드: Human Acceptance Test, AI 테스트, Enterprise AI, AI 데이터 분석, LLM 테스트, 자연어 이해, SELMA 앞선 글에서는 SELMA의 Architecture Hardening 과정에서 같은 의미를 판단하는 Source of Truth를 하나로…

핵심 키워드: Source of Truth, Enterprise AI, AI 아키텍처, AI 테스트, 소프트웨어 아키텍처, Semantic Authority, SELMA 앞선 글에서는 SELMA의 Architecture Invariant를 기준으로 Repository를 다시 검증하면서 약 7일간 Architecture Hardening을 진행한…

핵심 키워드: AI 코드 검증, Architecture Hardening, 바이브 코딩, AI 리팩토링, Enterprise AI, 소프트웨어 아키텍처, SELMA 앞선 글에서는 SELMA의 테스트가 모두 Green이었는데도 Architecture가 잘못되어 있었던 경험과, 이를 발견하기 위해 Architecture…

핵심 키워드: AI 코딩, 바이브 코딩, Architecture Invariant, AI 테스트, 소프트웨어 아키텍처, Enterprise AI, SELMA AI 코딩과 바이브 코딩을 사용하면 코드를 만드는 속도가 상당히 빨라집니다. 기능 구현뿐 아니라 테스트 코드도…

핵심 키워드: Enterprise AI 보안, AI 권한 관리, Permission Scope, 데이터 접근 권한, SQL 보안, 데이터 거버넌스, SELMA 앞선 글에서는 SELMA에서 매출, 주문, 고객 같은 Business Meaning을 LLM이 아닌 Contract가…

핵심 키워드: Business Meaning, Data Contract, Enterprise AI, LLM, AI 데이터 분석, 데이터 거버넌스, Semantic Layer, SELMA 앞선 글에서는 AI가 실제 데이터에서 가져온 정확한 숫자로도 틀린 답을 할 수 있는…

핵심 키워드: AI 환각, AI 데이터 분석, Enterprise AI, LLM 오류, AI 신뢰성, 데이터 거버넌스, SELMA 생성형 AI의 대표적인 문제로 흔히 AI 환각(Hallucination)을 이야기합니다. 존재하지 않는 사실을 만들어내거나 잘못된 정보를…

핵심 키워드: Enterprise Ontology, Enterprise AI, 온톨로지, AI 에이전트, 기업 데이터 분석, Data Foundation, SELMA 앞선 글에서는 SELMA가 LLM에게 SQL을 직접 생성하게 하지 않고 Contract를 통해 검증된 실행 경로를 만드는…

핵심 키워드: LLM SQL, Text-to-SQL, Enterprise AI, AI 데이터 분석, Data Contract, 데이터 거버넌스, SELMA 자연어로 데이터베이스를 조회하는 Text-to-SQL은 LLM의 활용 사례 중 하나입니다. 사용자가 “지난달 매출을 알려줘”라고 질문하면 LLM이…