디노티시아, 기업용 AI 에이전트 플랫폼 ‘씨홀스 클라우드’ 공개

• 디노티시아가 AI EXPO KOREA 2026에서 기업용 AI 에이전트 플랫폼 ‘씨홀스 클라우드’를 공개함

  • 행사는 5월 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열림
  • 디노티시아는 장기기억 AI와 반도체 통합 솔루션을 다루는 회사로 소개됨
  • 제품 포지션은 기업 내부 문서와 업무 프로세스를 AI 에이전트가 다루게 하는 플랫폼에 가까움

• 씨홀스 클라우드가 겨냥하는 문제는 기업 생성형 AI 도입 때 자주 나오는 데이터 단절임

  • 사용자가 문서를 올리면 AI가 내용을 의미 단위로 나눠 저장함
  • 이후 자연어 질문이 들어오면 관련 내용을 찾아 답하도록 설계됨
  • 그냥 문서 검색이 아니라, 기업 데이터 기반 응답을 만들려는 RAG 플랫폼 쪽에 가까움

• 환각을 줄이기 위해 RAG를 전면에 내세움

  • 사내 데이터를 근거로 활용해 모델이 없는 말을 지어내는 문제를 줄이는 구조
  • 금융, 방산, 공공처럼 답변 근거와 신뢰도가 중요한 영역을 주요 타깃으로 잡음
  • 문서, 규정, 업무 데이터 사이의 관계를 반영하는 온톨로지 기반 지식그래프도 결합한다고 설명함

• MCP 연동을 통해 단순 질의응답 이후의 업무 처리까지 노림

  • 플랫폼이 찾은 정보를 MCP 표준으로 외부 시스템과 연결한다고 설명함
  • 이 구조가 제대로 작동하면 검색 결과를 바탕으로 다음 업무 기능을 호출하는 에이전트로 확장 가능함
  • 문서 탐색에서 끝나는 게 아니라 업무 실행까지 붙이겠다는 그림임

• 현장 시연에서는 비정형 문서 처리 흐름을 보여줌

  • PDF, 표, 스캔 문서 같은 데이터를 자동으로 벡터화
  • 자연어 질의에 맞춰 관련 문서를 검색
  • 에이전트가 MCP를 통해 필요한 기능을 호출하고 결과를 처리하는 과정을 시연함

• 구축 방식은 SaaS와 온프레미스를 모두 지원함

  • 문서 전처리, 검색, 에이전트 실행, 운영 관리를 단일 환경에서 제공한다고 밝힘
  • 다수 조직이 동시에 독립적으로 사용할 수 있다는 점도 강점으로 제시됨
  • AWS 환경에서 제공되며, 기존 클라우드 환경을 유지한 상태에서도 도입 가능하다고 설명함

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기술 맥락

• 기업용 AI에서 RAG를 쓰는 이유는 답변 품질만이 아니에요. 누가 어떤 문서를 근거로 답했는지 추적할 수 있어야 보안팀과 현업이 납득하거든요.

• 온톨로지 기반 지식그래프를 붙이는 이유도 비슷해요. 단순 벡터 검색은 비슷한 문장을 잘 찾지만, 규정과 업무 데이터의 관계를 정확히 따라가는 데는 한계가 있어요.

• MCP는 에이전트가 외부 시스템을 호출할 때 연결 방식을 표준화하려는 선택이에요. 기업 입장에서는 AI가 검색만 하는지, 실제 업무 시스템까지 건드리는지에 따라 통제 수준이 완전히 달라져요.

• SaaS와 온프레미스를 같이 지원하는 건 국내 엔터프라이즈 시장에선 현실적인 선택이에요. 금융·공공·방산 쪽은 데이터 위치와 망 분리 요구가 강해서, 클라우드만으로는 도입이 막히는 경우가 많거든요.