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LLM 통합, 직접 vs 외주?
기술 스펙 기반으로 판단하세요

LangChain, OpenAI API, RAG 시스템 구축 전문가.
코드 품질 보장, 기술 스택 명시, 리소스 기반 견적 제공.

기술 스택별 전문가 매칭

LangChain / LlamaIndex

전문가 12명평균 3년+ 경력
RAG 시스템
Agent 설계
Chain 최적화
Vector DB 연동

OpenAI / Claude API

전문가 18명평균 2년+ 경력
Fine-tuning
Prompt 엔지니어링
Function Calling
Streaming

n8n / Zapier Automation

전문가 8명평균 4년+ 경력
Workflow 설계
API 통합
트리거 자동화
Error Handling

내부 개발 vs 외주 비교

항목내부 개발외주 (FastSetup)
개발 기간6~8주 (학습 포함)2~3주 (전문가)
초기 비용채용 + 온보딩 비용프로젝트 단위 정산
코드 품질팀 역량 의존검증된 전문가
기술 스택학습 필요즉시 적용 가능
리스크높음 (신기술)낮음 (경험 보유)

실제 구현 사례

RAG 기반 문서 검색 시스템

LangChain + Pinecone + OpenAI

사내 문서 5000개 임베딩, 실시간 검색 API

개발 기간
3주
성과
검색 정확도 92%, 평균 응답속도 1.2초

LLM 기반 고객 상담 챗봇

Next.js + OpenAI API + Supabase

FAQ 학습, 대화 컨텍스트 관리, 상담원 에스컬레이션

개발 기간
2주
성과
자동 응답률 75%, 고객 만족도 4.6/5

n8n 기반 콘텐츠 생성 자동화

n8n + GPT-4 + Notion API

키워드 입력 → 블로그 생성 → Notion 자동 저장

개발 기간
1주
성과
콘텐츠 생산 속도 10배 향상

코드 품질 보장

📝

Clean Code

가독성과 유지보수성 중시

🧪

Test Coverage

핵심 로직 테스트 포함

📚

Documentation

API 문서 및 주석 완비

🔒

Security

보안 가이드라인 준수

기술 스펙 기반
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API 구조, 데이터 규모, 성능 요구사항 기반 견적 제공

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