임직원 약 58,000명을 보유한 글로벌 선도 반도체 기업은 Dify Enterprise를 Red Hat OpenShift AI 위에 구축하고, 저변에서는 자체 내부 대규모 언어 모델이 동작합니다.
이 아키텍처에서 Dify는 외부 공급사가 아닌 자체 모델 위에서 오케스트레이션하며, 전략의 핵심인 AI 계층을 일관되게 사내에 유지합니다.
유스케이스는 정보 검색, 가상 어시스턴트, 콘텐츠 생성에 걸쳐 여러 언어와 지역을 아우릅니다. 코딩 관련 작업은 전용 개발 도구가 따로 맡아 각 도구를 가장 잘하는 영역에 집중시킵니다.
58,000
명의 임직원이 하나의 Dify 플랫폼을 공유
3
종류의 유스케이스가 Dify에서 가동 (검색/어시스턴트/콘텐츠 생성)
54
곳의 연구개발 센터 기술 문서를 Dify에서 통합 검색
10+
개 언어 자동 번역·요약, 멀티리전 지원
출처: 어느 글로벌 선도 반도체 기업의 Dify 도입 사례
반도체 연구개발과 고객 엔지니어링 현장은 방대한 내부 지식 저장소 위에 있습니다. 애플리케이션 노트, 매뉴얼, 데이터시트, 고객용 자료 모두 여러 언어와 여러 지역에 걸쳐 쓰이고 읽혀 온 것들입니다. 기술 의사결정은 수년 단위로 움직이므로 플랫폼 계층은 셀프 호스팅이 가능하고 특정 벤더에 묶이지 않아야 하며, 주기마다 다시 평가할 대상이 아닙니다. 게다가 최근에는 연구개발의 일환으로 자체 내부 LLM에 투자한 기업도 적지 않습니다. 그러면 질문이 달라집니다 AI 플랫폼은 외부 공급사를 감싼 껍데기여서는 안 되고, 이미 보유한 모델 위에서 오케스트레이션할 수 있어야 합니다.
이 산업에서 AI 도구는 하나의 상자로 끝나지 않고 계층으로 나뉩니다. 콘텐츠·지식·어시스턴트 업무는 하나의 플랫폼으로, 코딩 같은 개발자 작업은 전용 개발 도구로 모입니다. Dify에서는 세 가지를 합니다. 자체 내부 LLM 위에서 검색·어시스턴트·콘텐츠 생성을 오케스트레이션해 전략의 핵심인 AI와 데이터를 사내에 둡니다. 방대한 다국어 연구개발 저장소를 엔지니어가 실제로 검색할 수 있는 상태로 바꿉니다 번역과 요약은 기본으로 내장되어 있습니다. 그리고 플랫폼 팀이 의도적으로 경계를 그어 각 도구가 가장 잘하는 영역에 집중하도록 합니다.
