AI 및 LLM 아키텍처

PlaidCloud에는 AI 기능이 하나만 있는 것이 아닙니다. 모델에 접근하는 방법은 제품 안의 어시스턴트, Microsoft 365 Copilot, 외부 코딩 에이전트, 워크플로 안의 LLM 단계 등 네 가지이며, 네 가지 모두 동일한 관리형 경로를 통해 실행됩니다. 모델 자체는 교체할 수 있습니다. Claude, GPT, Gemini, Grok, 사용자의 구독에 있는 Azure OpenAI 리소스, 직접 호스팅하는 모델 중에서 선택할 수 있습니다.

이 섹션에서는 무엇이 어디에서 실행되는지, 무엇이 경계를 넘는지, 그리고 그 이유를 설명합니다.

네 가지 접점

접점	사용자	모델이 데이터에 접근하는 방식	시작할 곳
앱 내 AI 어시스턴트	PlaidCloud에서 작업하는 모든 사용자	PlaidCloud의 자체 에이전트가 사용자를 대신하여 내부 도구를 호출합니다	Weave AI 채팅
Microsoft 365 Copilot	Teams와 Outlook을 사용하는 팀 전체	게시된 에이전트가 사용자를 로그인시킨 다음 MCP 서버를 호출합니다	Microsoft 365 Copilot
AI 코딩 에이전트	분석가와 개발자	클라이언트가 OAuth를 통해 MCP 서버에 직접 연결합니다	시작하기
LLM 워크플로 단계	무인 파이프라인	Anthropic에서는 사용자가 바인딩한 개체로만 범위가 제한된 토큰을 사용하고, 다른 공급자에서는 데이터 액세스가 전혀 없습니다. 이 단계의 규칙을 참조하십시오	LLM 단계

이들은 누가 주도하는지, 대화가 어디에서 이루어지는지에서 차이가 있을 뿐, 모델이 접근할 수 있는 범위는 다르지 않습니다.

하나의 관리형 경로

질문이 어떤 접점에서 들어오든 다음 다섯 가지가 동일하게 적용됩니다.

1. 모델은 플랫폼이 아니라 사람으로서 실행됩니다. 모든 요청에는 로그인한 사용자를 대신하는, 수명이 짧고 완료되면 폐기되는 자격 증명이 포함됩니다. AI 뒤에 상승된 권한을 가진 공유 서비스 계정은 없습니다.

2. 도구만이 유일한 진입 경로입니다. 모델은 레이크하우스를 직접 쿼리할 수 없습니다. 찾기, 설명, 읽기, 실행, 업서트로 구성된 큐레이션된 도구 카탈로그를 호출하며, 모든 호출은 개별적으로 검사됩니다.

3. 사용자 본인의 권한이 여전히 범위를 제한합니다. AI 요청은 사용자가 직접 보거나 변경할 수 없는 것을 보거나 변경할 수 없습니다. AI 계층은 액세스를 좁힐 뿐 넓히지 않습니다.

4. 관리자가 상한을 정하며, 처음에는 닫혀 있습니다. LLM 연결의 에이전트 액세스는 읽기 전용에서 시작합니다. Microsoft 365 Copilot은 아무 권한 없이 시작합니다. 관리자가 누군가에게 액세스 수준을 할당하기 전까지는 로그인한 사용자에게 데이터가 제공되지 않습니다. 이 둘은 별개의 메커니즘이지만, 어느 쪽을 높이더라도 AI가 시도할 수 있는 범위의 상한만 정해질 뿐이며 사용자가 이미 접근할 수 있던 범위를 넓히지는 않습니다.

5. 일부는 영구적으로 금지됩니다. 자격 증명 및 연결 설정, ID 및 그룹 관리, 액세스 제어 변경, 게시, 배포 가능한 코드는 관리자가 무엇을 부여했든, 어떤 공급자에서든 AI 자격 증명으로 호출할 수 없습니다. 이러한 작업은 사람만 수행할 수 있습니다.

참고

이러한 제한은 프롬프트가 아니라 서버에서 적용됩니다. 프롬프트 인젝션 공격으로 모델이 금지된 도구를 요청하도록 유도하더라도, 올바르게 동작하는 모델이 받는 것과 동일한 거부 응답을 받습니다.

질문 하나의 처리 과정

어떤 접점에서든 *“지난 분기에 애틀랜타에 배부된 IT 비용이 왜 증가했나요?”*라고 질문했다고 가정해 보겠습니다.

1. 질문한 사람을 위해 자격 증명이 발급됩니다. 범위가 제한되고 수명이 짧습니다.

2. 도구가 모델에 제공됩니다. 범위를 좁히는 접점에서는 질문에 필요해 보이는 도구로 좁혀지고, 그렇지 않은 접점에서는 카탈로그에서 검색됩니다.

3. 프롬프트가 모델로 전달됩니다. 질문, 상시 규칙, 도구 설명이 포함되며 아직 데이터는 포함되지 않습니다.

4. 모델이 도구 호출을 통해 데이터를 요청합니다. 분석 경로를 확인하고, 스키마를 읽고, 배부 추적을 실행하고, 드라이버 행을 읽습니다. 각 호출은 도착 시점에 권한이 검사됩니다.

5. 모델이 답변합니다. 반환된 결과를 바탕으로 답하고, 문서 페이지를 참조했다면 해당 페이지를 인용하며, 신뢰도 신호와 유의 사항을 함께 제공합니다.

6. 자격 증명이 폐기됩니다. 요청이 끝난 뒤에는 탈취된 토큰을 재사용할 수 없습니다.

중요한 부분은 4단계입니다. 모델은 사용자의 데이터를 가지고 있지 않습니다. 데이터의 일부를 요청할 뿐이며, 요청마다 심사를 거칩니다.

다음 읽을거리

LLM 공급자 및 연결Claude, GPT, Gemini, Grok, Azure OpenAI. 하나의 연결, 네 가지 실행 어댑터, 도구를 중개하는 두 가지 방식.

Microsoft 365 Copilot 아키텍처Copilot에 게시된 에이전트 패키지와 별도의 OAuth 클라이언트가 필요한 이유, 그리고 기본 거부 액세스 수준의 작동 방식.

검색, 그라운딩, 분석 경로여기서 RAG가 실제로 하는 일, 그리고 비즈니스 데이터를 벡터 스토어에 인덱싱하지 않고 실시간으로 읽는 이유.

자체 관리 LLM 사용하기독점 데이터, PHI 또는 계약상 제한된 데이터를 직접 관리하는 인프라 안에 유지합니다.

관련 문서

• 신뢰할 수 있는 답변 — 답변을 평가하고 유의 사항을 표시하는 방식
• 분석 경로 — 팀이 질문하는 테이블에 붙이는 알기 쉬운 이름
• 플랫폼 아키텍처 — 더 넓은 플랫폼에서 AI가 차지하는 위치