로컬 전용 런타임
외부 API·텔레메트리·CDN 없이 워크스테이션과 사내망에서 돌리는 것을 원칙으로 합니다. 데이터가 사이트 밖으로 나가지 않는 AI 실행을 목표로 합니다.
제품
nanochat
CAD 워크스테이션에서 도는 로컬 Engineering Agent Runtime.
엔지니어링 데이터가 사이트를 떠나지 않는 전제에서, 로컬 3D 뷰어·OID 근거 GraphRAG·로컬 SLM을 한 런타임으로 묶는 방향을 설계하고 있습니다. 클라우드 챗봇 대체가 아닙니다.
설계 단계입니다. 제품 코드 구현 전이며, 아래 내용은 목표 아키텍처와 원칙을 미래형으로 설명합니다. GA·측정된 절감 효과를 주장하지 않습니다.
문제
AI 활용이 늘어날수록 On-prem GPU 인프라 부담도 커집니다.
EPC와 Owner Operator는 대부분 On-prem 환경에서 설계 데이터를 운영합니다. AI 활용을 확대할수록 중앙 GPU 인프라와 대형 LLM 운용 부담도 커집니다. nanochat은 Engineering Context와 GraphRAG로 모델이 처리해야 할 범위를 줄이고, 기존 CAD 워크스테이션에서 로컬 AI Agent를 실행하는 것을 목표로 합니다.
하려는 일
로컬 Viewer + GraphRAG + SLM을 한 에이전트로 묶습니다.
nanochat은 EPC·조선 CAD 워크스테이션(대략 8~16GB NVIDIA 급)에서 완전 로컬로 동작하는 3D 뷰어 에이전트를 목표로 합니다. 사용자는 사이드 패널 또는 뷰어 내장 채팅으로 묻고, 에이전트는 Smart3D에서 추출한 공간 그래프를 근거로 답하며 뷰어를 조작하게 됩니다.
- 뷰어: CesiumJS + 3D Tiles + 로컬 브리지
- 지식: Smart3D 추출 → GraphRAG(SQLite), 사실 진술은 OID 착지
- 추론: 로컬 SLM — 외부 API·텔레메트리·CDN 없음
목표 입출력 흐름
Engineering Context → OID 착지 답변
컨텍스트를 근거로 로컬 SLM이 화이트리스트 도구만 호출해 뷰어를 조작하고, OID가 붙은 사실 진술로 답하는 한 왕복입니다.
- 01
Engineering Context
공정·공간 그래프 근거
- 02
GraphRAG
OID 착지 검색
- 03
로컬 SLM
의도 이해 · 도구 선택
- 04
화이트리스트 도구
임의 SQL·코드 생성 없음
- 05
뷰어 조작
강조 · 격리 · 카메라
- 06
OID 착지 답변
검증 가능한 사실 진술
설계 중인 역량
Alpha를 향해 정의한 기둥
OID 착지 GraphRAG
사실 진술은 엔지니어링 객체 OID에 착지합니다. SLM이 SQL이나 임의 코드를 생성하지 않고, 화이트리스트 도구만 호출하는 계약을 둡니다.
뷰어와 동일 프로토콜의 두 표면
브라우저 사이드 패널과 뷰어 내장 채팅이 같은 대화 엔진·도구를 쓰도록 설계합니다. 한쪽만 되는 기능을 만들지 않는 것이 원칙입니다.
설계 검토 지원
조회·가시성·공간 이웃·계층 요약 같은 검토 시나리오를 로컬에서 돕는 것을 목표로 합니다. 자율 승인이나 클라우드 대체 챗봇이 아닙니다.
목표 워크플로
Alpha에서 검증하려는 사용 경로
- 01
CAD 워크스테이션에 로컬 서버·뷰어·그래프 DB를 둡니다.
- 02
사이드 패널 또는 인뷰어 채팅으로 한국어 질의를 합니다.
- 03
에이전트가 화이트리스트 도구로 그래프를 조회하고 OID를 인용합니다.
- 04
뷰어에서 강조·격리·카메라 맞춤으로 같은 대상을 보여 줍니다.
- 05
네트워크 차단 상태에서도 동일 시나리오가 동작하는지 검증합니다.
경계와 권한
설계 단계에서 하지 않는 말
코드 구현 전 제품이므로 성능·절감·완전 오프라인 보장을 기정사실처럼 쓰지 않습니다. AI는 승인 권한이 없습니다.
| 계층 | 역할 |
|---|---|
| Engineering Context / Graph | 사실의 근거(OID). nanochat이 재정의하지 않음 |
| 로컬 SLM | 의도 이해·도구 선택·답변 생성 |
| 뷰어 | 시각화·조작 표면 |
| 엔지니어 | 최종 검토·처분·승인 권한 |
- 출시·GA·production-ready를 주장하지 않습니다(Alpha 예정만 표기).
- 측정된 시간·비용 절감 수치를 쓰지 않습니다.
- 클라우드 챗봇·범용 LLM 포털 대체로 소개하지 않습니다.
- 자율 승인·완전 오프라인 보장을 약속하지 않습니다.