Vellum

Vellum AI란?

Vellum AI는 AI 제품 개발자가 초기 아이디어를 제품 수준의 기능으로 빠르게 발전시키도록 돕는 엔드투엔드 플랫폼입니다. 하나의 환경에서 실험, 평가, 배포, 모니터링, 협업을 통합 제공하며, 시각적 워크플로 빌더와 SDK, 프롬프트 엔지니어링 도구, 평가 지표, 검색 기반(RAG) UI·API, 원클릭 배포, AI 의사결정 추적을 위한 옵저버빌리티까지 아우릅니다. 개발팀은 프롬프트와 파라미터를 버전 관리하고 A/B 테스트로 품질을 검증한 뒤, 버튼 한 번으로 프로덕션에 연결할 수 있습니다. 또한 실행 로그와 메트릭을 통해 모델 응답을 분석·튜닝하고, 팀원 간 코멘트와 변경 이력을 공유해 반복적인 개선 사이클을 가속합니다. 이처럼 Vellum AI는 아이디어 검증에서 운영 안정화까지 AI 기능의 전 과정을 체계화하여 출시 시간을 단축하고 리스크를 낮춥니다.

Vellum AI의 주요 기능

• 시각적 워크플로 빌더: 드래그 앤 드롭으로 LLM 호출, 분기, 후처리, 외부 API 연동을 구성하여 복잡한 파이프라인을 빠르게 설계합니다.
• 프롬프트 엔지니어링: 프롬프트 템플릿, 변수 관리, 버전 관리, 히스토리 비교를 통해 성능 저하 없이 안정적으로 개선합니다.
• 실험 및 평가: 데이터셋 기반 평가, A/B 테스트, 사용자 정의 메트릭으로 품질을 정량화하고 회귀를 방지합니다.
• SDK 제공: 백엔드·프론트엔드에서 쉽게 통합할 수 있는 SDK로 배포 후 코드 변경을 최소화합니다.
• Retrieval UI·API: 검색 증강 생성(RAG)을 위한 검색 UI와 API를 제공해 도메인 문서 기반 답변을 구현합니다.
• 원클릭 배포: 실험 단계의 플로우를 프로덕션 엔드포인트로 즉시 승격하여 출시 속도를 높입니다.
• 옵저버빌리티: 프롬프트·응답·토큰·지연시간 등 AI 의사결정 과정을 추적하고, 실패 케이스를 재현·분석합니다.
• 모니터링: 성능 지표와 알림으로 품질 변동을 감지하고, 롤백·튜닝 사이클을 자동화합니다.
• 협업 워크플로: 코멘트, 권한, 변경 이력으로 팀 간 지식 공유와 승인 프로세스를 단순화합니다.

Vellum AI을(를) 사용할 사람

제품에 AI 기능을 내장하려는 AI/ML 엔지니어, 프로덕트 매니저, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자에게 적합합니다. 초기 스타트업은 아이디어 검증과 빠른 반복을, 성장 단계 조직은 품질 평가·배포·모니터링 표준화를 통해 운영 리스크를 줄일 수 있습니다. 고객지원 자동화, 문서 검색형 챗봇(RAG), 요약·분류·생성 같은 텍스트 처리 기능을 제품화하려는 팀에 특히 유용합니다.

Vellum AI 사용 방법

1. 계정을 생성하고 조직/프로젝트를 설정합니다.
2. 사용할 LLM 공급자와 데이터 소스(문서, 인덱스, API 등)를 연결합니다.
3. 시각적 워크플로 빌더에서 프롬프트, 분기 로직, 후처리, 외부 API 호출을 구성합니다.
4. 프롬프트 템플릿을 작성하고 변수·파라미터를 정의한 후 버전 관리를 활성화합니다.
5. 평가용 데이터셋을 업로드하거나 수집하여 실험을 생성하고 메트릭을 설정합니다.
6. A/B 테스트로 다양한 프롬프트·모델 조합을 비교해 최적 구성을 선택합니다.
7. 만족스러운 결과가 나오면 원클릭으로 프로덕션 엔드포인트를 배포합니다.
8. SDK로 애플리케이션 코드에 엔드포인트를 통합합니다.
9. 모니터링 대시보드에서 성능·지연·오류를 추적하고, 이슈를 재현해 개선합니다.
10. 협업 기능으로 리뷰·승인을 거쳐 변경사항을 안전하게 릴리스합니다.

Vellum AI의 산업별 활용 사례

전자상거래에서는 제품 검색·추천 챗봇과 주문 문의 자동 응대에 활용할 수 있습니다. 금융 분야는 규정 준수 문서 요약, 리스크 신호 분류, 고객 상담 자동화에 유용합니다. 헬스케어는 임상·연구 문서 RAG 기반 질의응답과 보고서 초안 작성에 적용할 수 있습니다. SaaS/B2B 소프트웨어는 사용 가이드 검색, 인앱 어시스턴트, 티켓 분류 자동화를 구현합니다. 제조·에너지 산업은 장비 매뉴얼 검색, 점검 기록 요약, 현장 지원 챗봇 등으로 운영 효율을 높일 수 있습니다.

Vellum AI의 장점과 단점

Vellum AI 관련 자주 묻는 질문

• 코드 없이도 Vellum AI를 사용할 수 있나요?

  시각적 워크플로 빌더로 주요 플로우를 구성할 수 있으며, 제품 연동 시에는 SDK·API를 통해 통합하는 방식이 일반적입니다.

• RAG(검색 증강 생성) 기능을 지원하나요?

  Retrieval UI와 API를 제공해 도메인 문서를 연결하고 검색 기반 질의응답 워크플로를 구성할 수 있습니다.

• 어떤 모델과 연동되나요?

  여러 상용 및 오픈소스 LLM과의 연동을 지원하도록 설계되어 있습니다. 최신 지원 범위는 공식 문서와 릴리스를 확인하세요.

• 프로덕션 모니터링에서 어떤 정보를 볼 수 있나요?

  프롬프트·응답, 지연시간, 토큰 사용량, 오류 로그 등 실행 단계를 추적해 성능 저하나 실패 케이스를 빠르게 진단할 수 있습니다.

• 온프레미스 배포 또는 특정 컴플라이언스 지원 여부가 궁금합니다.

  배포 옵션과 보안·컴플라이언스 지원 범위는 버전에 따라 다를 수 있으므로, 공식 자료 또는 영업팀에 직접 문의하는 것이 정확합니다.