CogniSelect

(Be the first to comment)
CogniSelect SDK: 브라우저 내에서 LLM을 개인적으로 실행하는 AI 앱을 구축하세요. 런타임 비용은 0원, 완벽한 데이터 프라이버시 및 즉각적인 확장성을 확보할 수 있습니다. 0
웹사이트 방문하기

What is CogniSelect?

강력한 AI를 애플리케이션에 통합하는 것은 종종 상당한 운영 비용과 복잡한 데이터 프라이버시 문제를 동반합니다. 추론을 위해 사용자 데이터나 독점 정보를 외부 서버로 전송하는 것은 비용이 많이 들고 속도가 느릴 뿐 아니라 심각한 규정 준수 문제를 야기할 수 있습니다.

CogniSelect는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용자 브라우저 내에서 직접 실행할 수 있는 AI 지원 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계된 강력한 소프트웨어 개발 키트(SDK)입니다. 이 접근 방식은 비용이 많이 드는 클라우드 인프라에서 클라이언트 측으로 처리를 전환하여 애플리케이션에 속도, 경제성 및 탁월한 데이터 프라이버시의 독특한 조합을 제공합니다.

주요 특징

  • 🌐 무료 런타임: 사용자 장치에서 직접 모델을 실행하여 기존의 추론 비용을 없앱니다. 모델이 다운로드되어 브라우저에 캐시되면 이후 사용 시 추가 백엔드 비용이 발생하지 않습니다.

  • 🔒 100% 안전 및 개인 정보 보호: 모든 데이터 처리는 사용자 브라우저 내에서 로컬로 이루어집니다. 어떠한 정보도 장치를 벗어나거나 외부 서버로 전송되지 않으므로 완벽한 개인 정보 보호를 보장하고 GDPR 준수를 간소화합니다.

  • 🔄 다양한 모델: Qwen 및 Llama와 같은 널리 사용되는 모델에 직접 액세스하고 통합합니다. 또한 사용자 정의 미세 조정 모델을 원활하게 통합할 수 있는 유연성도 제공합니다.

  • 💻 플랫폼 독립성: macOS, Windows 및 Linux 시스템에서 일관되게 작동하는 애플리케이션을 개발합니다. 호환성은 운영 체제 구성이 아닌 최신 브라우저 지원에 의해 처리됩니다.

  • ⚙️ 맞춤형 LoRA 및 미세 조정 모델: 엔터프라이즈 수준의 요구 사항을 위해 비즈니스 요구 사항 및 데이터에 맞게 특별히 조정된 맞춤형 미세 조정 모델 및 LoRA 어댑터를 통합합니다.

  • ⚡ 즉각적인 확장성: 애플리케이션은 사용자 기반에 따라 손쉽게 확장됩니다. 처리가 클라이언트 측에서 이루어지므로 사용량이 증가함에 따라 백엔드 병목 현상 및 인프라 변경을 피할 수 있습니다.

활용 사례

  1. 기업 시스템 개선: 비용이 많이 드는 재작성이나 민감한 직원 데이터 손상 없이 기존 내부 도구에 AI 기능을 통합합니다. CogniSelect를 사용하여 문서 요약 자동화, 보고서에서 핵심 정보 추출 또는 내부 데이터 분석을 수행합니다. 이 모든 작업은 사용자 장치의 회사 네트워크 경계 내에서 안전하게 처리됩니다.

  2. CRM 생산성 향상: CRM 내에서 즉석 AI 지원으로 영업 및 지원 팀의 역량을 강화합니다. 고객 상호 작용 기록을 자동으로 요약하고, 컨텍스트에 따라 개인화된 이메일 응답을 작성하거나, 고객 피드백 감정을 실시간으로 분석하여 모든 고객 데이터를 에이전트의 컴퓨터에서 비공개로 안전하게 유지합니다.

  3. 콘텐츠 관리 간소화: 지능적이고 개인 정보 보호에 중점을 둔 기능을 추가하여 콘텐츠 워크플로를 개선합니다. 기사에서 SEO 친화적인 메타 설명 및 태그를 자동으로 생성하고, 긴 콘텐츠의 간결한 임원 요약을 작성하거나, 브라우저에서 로컬로 수행된 분석을 기반으로 콘텐츠를 자동 분류 및 태그 지정하여 독점 콘텐츠를 보호합니다.

결론

CogniSelect는 AI를 애플리케이션에 통합하는 방식을 재정의하는 강력한 SDK를 제공합니다. 브라우저에서 직접 빠르고 저렴하며 완전히 개인적인 모델 실행을 지원하여 정교한 AI 기능을 구축하고 생산성을 향상하며 엄격한 데이터 보안 및 규정 준수 표준을 유지할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

  • ChatGPT를 사용하면 안 되는 이유는 무엇입니까? ChatGPT 및 유사한 서비스는 데이터를 외부 서버로 보냅니다. CogniSelect를 사용하면 모든 데이터가 사용자 장치에 유지되므로 개인 정보를 보호하고 모델이 다운로드되면 오프라인으로 사용할 수 있습니다.

  • AI 모델 실행을 위한 시스템 요구 사항은 무엇입니까? 컴퓨터에는 최소 8GB RAM, 10GB의 여유 디스크 공간이 있어야 하며 최적의 성능을 위해 WebGPU 지원 및 전용 GPU가 있는 브라우저가 있는 것이 좋습니다.

  • 모델 사용 데이터를 수집합니까? 아니요, AI 사용에서 데이터를 처리, 저장 또는 수집하지 않습니다. 모든 처리는 사용자 장치에서 로컬로 수행됩니다.

  • 다운로드 후 모델을 오프라인에서 사용할 수 있습니까? 예, 모델이 다운로드되어 브라우저에 캐시되면 인터넷 연결 없이 완전히 오프라인으로 사용할 수 있습니다.

  • 사용 제한이 있습니까? 아니요, 모델이 다운로드되면 모델 실행에 대한 사용 제한은 전혀 없습니다. 초기 모델 다운로드(캐시됨)에 대해서만 비용을 지불합니다.

  • 지원되는 운영 체제는 무엇입니까? 당사의 플랫폼은 Windows, macOS 및 Linux에서 작동합니다. 호환성은 주로 사용자의 최신 브라우저 버전에 따라 다릅니다.

  • 맞춤형 모델 또는 통합을 어떻게 얻을 수 있습니까? 맞춤형 모델, 미세 조정 또는 맞춤형 통합 서비스에 대해서는 엔터프라이즈 플랜을 선택하고 문의하십시오. 맞춤형 솔루션 개발을 위해 협력하겠습니다.

CogniSelect gallery image

More information on CogniSelect

Launched
2025-05
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,HSTS
CogniSelect was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-23.
Aitoolnet Featured banner
Related Searches

CogniSelect 대체품

더보기 대체품

  1. local.ai

    6
    Visit

    오프라인 AI 실험을 위한 무료 앱, Local AI Playground를 경험해보세요. CPU 추론, 모델 관리 등의 기능을 제공합니다.

    Compare

  2. Browserai.dev

    4
    Visit

    BrowserAI: 브라우저에서 바로 프로덕션 레디 LLM을 실행하세요. 간편하고, 빠르며, 프라이빗하고, 오픈소스입니다. WebGPU 가속, 서버 비용 제로, 오프라인 기능 등을 지원합니다. 개발자, 기업, 그리고 취미 개발자 모두에게 이상적입니다.

    Compare

  3. NativeMind

    6
    Visit

    NativeMind: 궁극의 개인 정보 보호를 위한 온디바이스 AI 비서. 강력한 AI 지원을 브라우저에서 바로 경험하세요. 사용자의 데이터는 기기 밖으로 절대 유출되지 않습니다.

    Compare

  4. ChattyUI

    2
    Visit

    웹GPU를 사용하여 브라우저에서 오픈 소스 모델(Gemma, Mistral, LLama3 등)을 로컬로 실행할 수 있는 오픈 소스, 기능이 풍부한 Gemini/ChatGPT와 유사한 인터페이스입니다. 서버 측 처리가 없으므로 데이터가 PC를 벗어나지 않습니다!

    Compare

  5. Kolosal AI

    4
    Visit

    Kolosal AI는 속도, 효율성, 개인 정보 보호 및 친환경성을 최우선으로 하여 노트북, 데스크탑, 심지어 Raspberry Pi와 같은 기기에서 대규모 언어 모델(LLM)을 로컬로 실행할 수 있도록 지원하는 오픈소스 플랫폼입니다.

    Compare