> ## Documentation Index
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# 플랫폼 소개

> Cloosphere의 주요 기능과 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로서의 장점을 소개합니다

Cloosphere는 기업 환경에 최적화된 **엔터프라이즈 AI 채팅 플랫폼**입니다. 다양한 LLM 모델을 안전하고 효율적으로 활용하며, RAG, 에이전트, 워크플로우를 하나의 플랫폼에서 통합 관리할 수 있습니다.

<video autoPlay muted loop playsInline style={{width: '100%', borderRadius: '8px'}}>
  <source src="https://mintcdn.com/cloocus/Qhbm_569F2IPMnG9/videos/getting-started/landing-scroll.mp4?fit=max&auto=format&n=Qhbm_569F2IPMnG9&q=85&s=bf149082210e64f2c8a7873a184f91fb" type="video/mp4" data-path="videos/getting-started/landing-scroll.mp4" />
</video>

***

## 왜 Cloosphere인가요?

<Columns cols={3}>
  <Card title="기업 수준의 보안" icon="lock">
    사설 네트워크 환경에서 운영되며, 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 완전한 감사 로그로 기업 보안 정책을 충족합니다.
  </Card>

  <Card title="생산성 극대화" icon="bolt">
    맞춤형 AI 에이전트, 지식기반 연동, 도구 통합으로 부서별 업무에 최적화된 AI 경험을 제공합니다.
  </Card>

  <Card title="비용 효율성" icon="chart-pie">
    부서별/사용자별 사용량 추적, 멀티 모델 지원으로 업무에 맞는 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.
  </Card>
</Columns>

***

## 주요 기능

### AI 채팅 및 모델 관리

<Columns cols={2}>
  <Card title="AI 채팅" icon="comments" href="/ko/chat/overview">
    Azure OpenAI, Ollama 등 다양한 LLM과 자연스러운 대화. 파일을 첨부하고, 웹 검색·이미지 생성·코드 실행 등 확장 기능을 활용할 수 있습니다.
  </Card>

  <Card title="모델 선택" icon="robot" href="/ko/chat/models">
    GPT-4o, Claude, Ollama 로컬 모델 등 업무 목적에 맞는 최적의 모델을 선택하여 사용할 수 있습니다.
  </Card>
</Columns>

### 워크스페이스

<Columns cols={2}>
  <Card title="에이전트" icon="robot" href="/ko/workspace/agents">
    시스템 프롬프트, 지식기반, 도구, 가드레일을 결합한 맞춤형 AI 어시스턴트를 구성합니다.
  </Card>

  <Card title="에이전트 플로우" icon="diagram-project" href="/ko/workspace/flows">
    멀티 에이전트 워크플로우를 시각적 빌더로 설계하고 실행합니다.
  </Card>

  <Card title="지식기반 (RAG)" icon="book" href="/ko/workspace/knowledge">
    사내 문서를 업로드하면 AI가 문서 내용을 근거로 답변합니다. 벡터 검색 기반 Retrieval-Augmented Generation을 지원합니다.
  </Card>

  <Card title="데이터베이스 (NL-to-SQL)" icon="database" href="/ko/workspace/database">
    자연어로 데이터베이스를 질의합니다. PostgreSQL, MySQL, MSSQL 등 10종 DB를 지원합니다.
  </Card>

  <Card title="용어집" icon="spell-check" href="/ko/workspace/glossary">
    사내 전문 용어를 등록하면 AI가 정확한 용어를 사용하여 답변합니다.
  </Card>

  <Card title="지식 그래프" icon="share-nodes" href="/ko/workspace/knowledge-graph">
    용어집·데이터베이스·문서를 하나의 그래프로 연결하여 에이전트의 이해력을 높입니다.
  </Card>

  <Card title="가드레일" icon="shield" href="/ko/workspace/guardrails">
    PII 감지, 콘텐츠 필터링으로 AI 입출력을 안전하게 관리합니다.
  </Card>

  <Card title="프롬프트 관리" icon="file-lines" href="/ko/workspace/prompts">
    팀 공용 프롬프트 템플릿을 생성하고 공유합니다. `/` 명령어로 빠르게 호출할 수 있습니다.
  </Card>

  <Card title="스킬" icon="wand-magic-sparkles" href="/ko/workspace/skills">
    에이전트가 스스로 불러 따르는 재사용 지침서(playbook)로 반복 작업을 표준화합니다.
  </Card>

  <Card title="도구 연결" icon="wrench" href="/ko/workspace/tools">
    외부 API와 MCP 서버를 연결하여 AI 에이전트의 기능을 확장합니다.
  </Card>

  <Card title="마켓플레이스" icon="store" href="/ko/workspace/marketplace">
    문서 생성기와 Google Workspace·Microsoft 365 연동을 에이전트에 추가하는 서비스 카탈로그입니다.
  </Card>

  <Card title="태그" icon="tags" href="/ko/workspace/tags">
    워크스페이스 리소스에 태그를 붙여 분류하고 필터링합니다.
  </Card>
</Columns>

### 협업 · 자동화 · 관리

<Columns cols={2}>
  <Card title="프로젝트" icon="folder-open" href="/ko/collaboration/projects">
    문서와 채팅을 한 공간에서 통합 관리하고 팀원에게 공유합니다.
  </Card>

  <Card title="채널" icon="hashtag" href="/ko/collaboration/channels">
    실시간 팀 메시징으로 AI 응답을 공유하고, 스레드와 리액션으로 협업합니다.
  </Card>

  <Card title="예약 작업" icon="clock" href="/ko/automation/schedules">
    크론 기반 스케줄러로 에이전트·플로우·모델을 정해진 시간에 자동 실행합니다.
  </Card>

  <Card title="관리자 패널" icon="gear" href="/ko/admin/overview">
    사용자/조직 관리, 모델 설정, 문서 처리, 브랜딩 등 다양한 시스템 설정 탭을 제공합니다.
  </Card>

  <Card title="모니터링" icon="chart-line" href="/ko/monitoring/overview">
    사용량 추적, 감사 로그, LLM 추적, 가드레일 로그로 운영 현황을 파악합니다. (관리자 > 모니터링)
  </Card>

  <Card title="평가" icon="clipboard-check" href="/ko/monitoring/evaluations">
    LLM 응답 품질을 자동/수동으로 평가하고 성능을 추적합니다. (관리자 > 평가)
  </Card>
</Columns>

***

## 플랫폼 아키텍처

```mermaid theme={null}
flowchart TB
    subgraph 사용자["사용자 인터페이스"]
        Chat["AI 채팅"]
        Channel["채널"]
        Project["프로젝트"]
    end

    subgraph 워크스페이스["워크스페이스"]
        Agent["에이전트"]
        KB["지식기반"]
        DB["데이터베이스"]
        Flow["에이전트 플로우"]
        Tool["도구 연결"]
        Guard["가드레일"]
    end

    subgraph 백엔드["AI 백엔드"]
        LLM["LLM 모델\n(Azure OpenAI, Ollama 등)"]
        RAG["RAG 엔진\n(벡터 검색)"]
        NL2SQL["NL-to-SQL\n(LangGraph)"]
    end

    Chat --> Agent
    Agent --> KB --> RAG
    Agent --> DB --> NL2SQL
    Agent --> Tool
    Agent --> Guard
    Flow --> Agent
    Chat --> LLM
    Channel --> LLM
    Project --> Chat
```

***

## 빠른 시작

<Steps>
  <Step title="로그인">
    SSO(Microsoft Entra ID) 또는 이메일/비밀번호로 [로그인](/ko/getting-started/login)합니다.
  </Step>

  <Step title="화면 살펴보기">
    [메인 화면 구성](/ko/getting-started/ui-overview)을 파악합니다 — 사이드바, 모델 선택기, 채팅 영역, 입력창.
  </Step>

  <Step title="첫 대화 시작">
    모델을 선택하고 [첫 번째 AI 대화](/ko/getting-started/first-chat)를 시작합니다.
  </Step>
</Steps>

***

## 지원 브라우저

| 브라우저        | 최소 버전 | 권장    |
| ----------- | ----- | ----- |
| **Chrome**  | 90+   | 최신 버전 |
| **Edge**    | 90+   | 최신 버전 |
| **Firefox** | 88+   | 최신 버전 |
| **Safari**  | 14+   | 최신 버전 |

<Warning>
  Internet Explorer는 지원하지 않습니다. 최적의 경험을 위해 Chrome 또는 Edge 최신 버전을 사용하세요.
</Warning>

***

## 다음 단계

<Columns cols={2}>
  <Card title="로그인하기" icon="right-to-bracket" href="/ko/getting-started/login">
    SSO 또는 이메일로 플랫폼에 접속
  </Card>

  <Card title="첫 대화 시작" icon="message" href="/ko/getting-started/first-chat">
    AI와 첫 번째 대화를 나눠보세요
  </Card>
</Columns>