📑 목차 🔹 선정 이유: 로컬 LLM+RAG 분석의 필요성 🔹 로컬 환경이 갖는 법적 안정성과 비용 구조 🔹 최소 스펙 산정과 월간 유지비용 계산 🔹 Obsidian 연동 플러그인 설정 절차 🔹 2026년 기준 적합 모델 선별 기준 🔹 장기 유지보수 리스크와 대응 방안 🔹 자주 묻는 질문 선정 이유: 로컬 LLM+RAG 분석의 필요성 2026년 현재, … 더 읽기
📑 목차 🔹 선정 이유: 데이터 주권의 시대, 로컬 처리가 답이다 🔹 법적 기준과 리스크 스펙트럼: 클라우드와 로컬의 경계 🔹 세 가지 아키텍처 비교: RAG, Smart Connections, 완전 오프라인 🔹 데이터 유출 위험도 매트릭스: 임베딩부터 추론까지 🔹 2026년 개인정보 보호 기술 표준 적용 방안 🔹 자주 묻는 질문 선정 이유: 데이터 주권의 시대, 로컬 처리가 … 더 읽기
📑 목차 🔹 선정 이유 🔹 2026년-AI-에이전트-기술-스택의-구조적-전환 🔹 기업-도입을-위한-4단계-자동화-절차 🔹 법적-리스크-관리-및-개인정보-보호-체계 🔹 에이전트-오케스트레이션과-휴먼-인-더-루프-설계 🔹 자주-묻는-질문 선정 이유: 2026년 AI 에이전트 분석의 필요성 변화는 예고되었다. 2026년 AI 에이전트 시장은 단순한 질의응답 도구를 넘어 CRM, ERP, 문서 협업 툴과 긴밀히 연동되는 자율적 업무 처리 인프라로 급격히 전환되고 있습니다. 하지만 기술적 진보와 비례하여 심화되고 있는 데이터 유출 리스크와 … 더 읽기
