용어집

민감한 요소를 대체하면서 문서 레이아웃, 엔터티 관계, 의미적 맥락을 유지하여 정확한 AI 처리를 지원하는 기능 — LLM Capsule의 핵심 역량입니다.

External approved LLM — or on-prem local lightweight model. Policy decides per workflow.

Tokenize the identifiers. Preserve the structure. So the AI can still reason — and the result can still be restored.

AI 처리 후 로컬에 저장된 매핑을 사용해 AI 출력 결과를 원래의 기업 맥락으로 복원합니다. LLM Capsule의 핵심 기능입니다.

민감한 기업 데이터를 AI 처리 전에 되돌릴 수 있고 구조를 보존하는 표현으로 대체하는 AI 활용 패턴으로, 이를 통해 LLM Capsule이 원래의 기업 데이터를 AI 출력에 자동으로 복원할 수 있습니다.

The local-only store that turns AI output back into business-ready output.

Employees using ChatGPT (or any external LLM) on personal devices or unapproved channels — because the official tooling can't handle the data the work depends on.

AI workflows that keep data, processing, and audit inside a defined regulatory and geographic boundary.

원본의 민감한 데이터를 외부 AI 서비스에 노출하지 않고 기업 업무에 대규모 언어 모델을 활용하세요. LLM Capsule로 가능합니다.

The data your business actually runs on. Not the same as PII. Not protected the same way.

제로 노출은 AI 처리 중에도 원본 민감한 기업 데이터가 기업 환경을 절대 벗어나지 않는다는 뜻입니다. 외부 AI 서비스로는 캡슐화된 표현만 신뢰 경계를 넘어 전달됩니다. 이는 LLM Capsule의 핵심 원칙입니다.

AI 처리 중 문서 유형, 부서, 워크플로 컨텍스트를 기반으로 어떤 데이터를 보호할지 결정하는 정책 기반 민감도 분류.

The workflow exists. The data exists. The model exists. The integration is blocked because the data cannot leave.

A mathematical framework that bounds the contribution of any single record to a derived output.

How LLM Capsule reads the document, ticket, and operational sources that already live inside the customer environment — without moving raw data outside that environment.

An earlier name for the same category. The current locked category is AI enablement data layer for regulated operations. This page is retained as a synonym definition for readers arriving via earlier collateral.

운영 시스템과 대규모 언어 모델 사이에서 규제 산업의 AI 워크플로우가 실제로 돌아가게 만드는 아키텍처 구성 요소입니다.