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사용합니다.",[1089,1135,1136],{},[1040,1137,1138],{},"http://localhost:12434",[1057,1140,1142],{"id":1141},"메인서브-런타임-구성","메인·서브 런타임 구성",[995,1144,1145,1146,1149],{},"메인 런타임은 기본 추론 연결로 사용됩니다. Enterprise 라이선스에서는 ",[1040,1147,1148],{},"서브 런타임 추가","를 선택해 보조 런타임을 등록할 수 있습니다. 각 런타임은 종류, 엔드포인트, 표시 이름, API Token을 따로 저장하며, 화면에서 연결 상태를 확인할 수 있습니다.",[1057,1151,1153],{"id":1152},"엔드포인트-설정","엔드포인트 설정",[995,1155,1156],{},"선택한 런타임의 서버 주소를 입력합니다.",[1014,1158,1159,1169,1172],{},[1017,1160,1161,1162,1165,1166,1168],{},"같은 기기에서 런타임을 실행하는 경우 ",[1040,1163,1164],{},"localhost"," 주소를 사용합니다. (예: ",[1040,1167,1099],{},")",[1017,1170,1171],{},"다른 서버에서 런타임을 실행하는 경우 해당 서버의 IP 또는 도메인과 포트를 입력합니다.",[1017,1173,1174],{},"입력한 엔드포인트는 스페이스빌더를 설치한 기기에서 접근할 수 있어야 합니다.",[1057,1176,1178],{"id":1177},"api-token-설정","API Token 설정",[995,1180,1181],{},"API Token은 선택 항목입니다.",[995,1183,1184],{},"선택한 런타임에서 인증을 활성화한 경우에만 API Token을 입력합니다. 인증을 사용하지 않는 로컬 런타임이라면 비워둔 상태로 저장할 수 있습니다.",[1009,1186,1188],{"id":1187},"새-모델-설치","새 모델 설치",[995,1190,1191,1192,1195,1196,1203],{},"사용할 모델 이름을 입력하고 ",[1040,1193,1194],{},"설치"," 버튼을 누르면 선택한 AI 런타임이 모델을 가져옵니다(pulling). Ollama를 사용하는 경우 설치할 수 있는 모델 이름과 태그는 ",[1197,1198,1202],"a",{"href":1199,"rel":1200},"https://ollama.com/library",[1201],"nofollow","Ollama 공식 모델 라이브러리","에서 확인할 수 있습니다.",[995,1205,1206],{},"예를 들어 모델 이름에 다음과 같이 입력하면 해당 모델을 자동으로 내려받아 설치합니다.",[1208,1209,1215],"pre",{"className":1210,"code":1212,"language":1213,"meta":1214},[1211],"language-text","gemma4:31b\n","text","",[1040,1216,1212],{"__ignoreMap":1214},[995,1218,1219],{},"모델 파일은 용량이 클 수 있습니다. 설치하기 전에 서버의 저장 공간과 메모리 또는 GPU 사양을 확인하세요.",[1221,1222,1223,1227,1230,1328,1345],"use-case",{},[1057,1224,1226],{"id":1225},"모델-특성-알아두기","모델 특성 알아두기",[995,1228,1229],{},"Ollama 등 로컬 AI 런타임은 모델이 지원하는 기능을 특성 태그로 표시합니다. 모델마다 할 수 있는 작업이 다르므로 사용 목적에 맞는 태그가 있는지 확인하세요.",[1065,1231,1232,1245],{},[1068,1233,1234],{},[1071,1235,1236,1239,1242],{},[1074,1237,1238],{},"모델 특성",[1074,1240,1241],{},"의미",[1074,1243,1244],{},"주요 용도",[1084,1246,1247,1260,1273,1286,1299,1315],{},[1071,1248,1249,1254,1257],{},[1089,1250,1251],{},[1040,1252,1253],{},"completion",[1089,1255,1256],{},"입력된 문맥에 이어질 내용을 생성하고 질문에 답할 수 있는 일반 텍스트 생성 모델입니다.",[1089,1258,1259],{},"채팅, 문서 작성, 요약",[1071,1261,1262,1267,1270],{},[1089,1263,1264],{},[1040,1265,1266],{},"thinking",[1089,1268,1269],{},"답변을 만들기 전에 여러 단계로 문제를 분석하는 추론 기능을 지원합니다. 일반 모델보다 정확한 판단에 유리하지만 응답 시간이 길어질 수 있습니다.",[1089,1271,1272],{},"복잡한 질의, 분석, 계획 수립",[1071,1274,1275,1280,1283],{},[1089,1276,1277],{},[1040,1278,1279],{},"tool use",[1089,1281,1282],{},"모델이 외부 도구나 함수를 선택하고 필요한 인수를 구성할 수 있습니다. 실제 도구 실행 여부는 연결된 기능과 권한에 따라 달라집니다.",[1089,1284,1285],{},"에이전트 작업, 검색, 외부 기능 호출",[1071,1287,1288,1293,1296],{},[1089,1289,1290],{},[1040,1291,1292],{},"vision",[1089,1294,1295],{},"텍스트와 함께 이미지 입력을 이해할 수 있는 VL(Vision-Language) 모델입니다.",[1089,1297,1298],{},"이미지 설명, 스캔 문서 및 화면 분석",[1071,1300,1301,1309,1312],{},[1089,1302,1303],{},[1304,1305,1306],"strong",{},[1040,1307,1308],{},"embedding",[1089,1310,1311],{},"문장의 의미를 숫자 벡터로 변환하는 임베딩 전용 모델입니다. 일반 채팅 답변을 생성하는 용도가 아닙니다.",[1089,1313,1314],{},"지식 인덱싱, 유사 문서 검색, RAG",[1071,1316,1317,1322,1325],{},[1089,1318,1319],{},[1040,1320,1321],{},"cloud",[1089,1323,1324],{},"로컬 장비 대신 Ollama Cloud에서 실행되는 모델입니다. Ollama Cloud에 가입하고 런타임 인증을 완료한 경우 사용할 수 있습니다.",[1089,1326,1327],{},"로컬 자원이 부족한 환경, 대규모 모델 실행",[995,1329,1330,1331,1333,1334,1336,1337,1339,1340,1344],{},"여러 특성을 함께 지원하는 모델도 있습니다. 예를 들어 ",[1040,1332,1292],{},"과 ",[1040,1335,1253],{},"을 모두 지원하면 이미지를 이해한 뒤 텍스트로 답변할 수 있습니다. 반면 ",[1040,1338,1308],{}," 모델은 ",[1197,1341,1343],{"href":1342},"/ko/docs/admin/knowledge/storage/","지식 저장소 설정","에서 검색용 모델로 선택합니다.",[995,1346,1347,1349],{},[1040,1348,1321],{}," 모델은 로컬에 모델 파일을 모두 다운로드하지 않고 원격에서 실행합니다. 따라서 인터넷 연결과 Ollama Cloud 계정 인증이 필요하며, 사용 가능 모델과 이용 한도는 가입한 서비스 정책에 따라 달라질 수 있습니다.",[1009,1351,1353],{"id":1352},"설치된-모델","설치된 모델",[995,1355,1356],{},"선택한 로컬 AI 런타임에서 사용할 수 있는 모델 목록을 확인합니다.",[995,1358,1359,1360,1363],{},"설치된 모델 목록에서는 각 모델의 이름, 파라미터 수, 용량, 설치일 등을 확인할 수 있습니다. 더 이상 사용하지 않는 모델은 ",[1040,1361,1362],{},"삭제"," 버튼으로 제거할 수 있습니다.",[1009,1365,1367],{"id":1366},"비전-모델-우선순위","비전 모델 우선순위",[995,1369,1370],{},"이미지와 문서를 함께 이해할 수 있는 VL(Vision-Language) 모델을 선택하고 응답 우선순위를 설정합니다.",[1014,1372,1373,1376,1379],{},[1017,1374,1375],{},"활성화된 모델 중에서 비전 입력에 사용할 모델을 선택합니다.",[1017,1377,1378],{},"선택된 모델은 우선순위 순서대로 호출됩니다.",[1017,1380,1381],{},"위아래 버튼으로 호출 순서를 조정할 수 있습니다.",[1009,1383,1385],{"id":1384},"ai-요약-모델-우선순위","AI 요약 모델 우선순위",[995,1387,1388],{},"지식 검색 결과를 종합하거나 공개 채팅의 요약(다이제스트)을 만들 때 사용할 모델과 호출 순서를 설정합니다.",[1057,1390,1392],{"id":1391},"사용-가능한-모델","사용 가능한 모델",[995,1394,1395],{},"활성화된 모델 중 지식 검색과 요약에 사용할 모델을 선택해 우선순위 목록에 추가합니다. 비전 입력용 VL 모델과 임베딩 전용 모델은 선택 대상에서 제외됩니다.",[1057,1397,1399],{"id":1398},"선택된-우선순위","선택된 우선순위",[995,1401,1402],{},"추가한 모델은 위아래 버튼으로 호출 순서를 변경할 수 있습니다. 앞 순위의 모델을 사용할 수 없으면(예: 런타임 변경 또는 연결 실패) 다음 순위의 모델로 자동 전환됩니다.",[1057,1404,1406],{"id":1405},"자동-선택-정책","자동 선택 정책",[995,1408,1409],{},"우선순위 목록이 비어 있거나 목록의 모델을 모두 사용할 수 없을 때 적용할 선택 기준을 정합니다.",[1065,1411,1412,1421],{},[1068,1413,1414],{},[1071,1415,1416,1419],{},[1074,1417,1418],{},"정책",[1074,1420,1079],{},[1084,1422,1423,1431,1439],{},[1071,1424,1425,1428],{},[1089,1426,1427],{},"응답 속도 우선",[1089,1429,1430],{},"빠르게 응답할 수 있는 모델을 먼저 선택합니다.",[1071,1432,1433,1436],{},[1089,1434,1435],{},"균형",[1089,1437,1438],{},"응답 속도와 결과 품질을 함께 고려합니다.",[1071,1440,1441,1444],{},[1089,1442,1443],{},"품질 우선",[1089,1445,1446],{},"요약 결과의 품질이 높은 모델을 우선합니다. 중요한 내용을 요약할 때 권장합니다.",[1009,1448,1450],{"id":1449},"에디터-ai-자동완성","에디터 AI 자동완성",[995,1452,1453],{},"MD 에디터에서 문서를 작성할 때, AI가 다음 문장이나 이어질 내용을 제안하도록 설정할 수 있습니다.",[995,1455,1456,1457,1460],{},"이 기능을 켜면 ",[1040,1458,1459],{},".md"," 문서를 편집할 때 커서 위치와 주변 문맥을 바탕으로 AI가 작성 후보를 제안합니다. 회의록, 보고서, 메모, 기술 문서처럼 텍스트를 이어서 작성하는 상황에서 사용할 수 있습니다.",[995,1462,1463,1464,1467,1468,1471],{},"실제 마크다운 에디터에서 AI 자동완성이 어떻게 표시되는지는 ",[1197,1465,431],{"href":1466},"/ko/docs/workspace/file/text-file-viewer/","의 ",[1040,1469,1470],{},"AI의 문구 추천"," 섹션을 참고하세요.",[1057,1473,1475],{"id":1474},"모델-선택-방식","모델 선택 방식",[995,1477,1478],{},"에디터 AI 자동완성에서 사용할 모델은 두 방식으로 선택할 수 있습니다.",[1065,1480,1481,1490],{},[1068,1482,1483],{},[1071,1484,1485,1488],{},[1074,1486,1487],{},"선택 방식",[1074,1489,1079],{},[1084,1491,1492,1500],{},[1071,1493,1494,1497],{},[1089,1495,1496],{},"자동 선택",[1089,1498,1499],{},"사용 가능한 모델 중 정책에 맞는 모델을 자동으로 선택합니다.",[1071,1501,1502,1505],{},[1089,1503,1504],{},"특정 모델",[1089,1506,1507],{},"관리자가 지정한 로컬 AI 모델을 사용합니다.",[995,1509,1510],{},"특정 모델을 사용하려면 먼저 이 문서의 설치된 모델 설정에서 로컬 AI 모델을 설치하거나 연결해야 합니다.",[1057,1512,1406],{"id":1513},"자동-선택-정책-1",[995,1515,1516],{},"자동 선택을 사용할 때는 다음 기준으로 모델 선택 정책을 정할 수 있습니다.",[1065,1518,1519,1530],{},[1068,1520,1521],{},[1071,1522,1523,1525,1527],{},[1074,1524,1418],{},[1074,1526,1079],{},[1074,1528,1529],{},"적합한 상황",[1084,1531,1532,1542,1552],{},[1071,1533,1534,1536,1539],{},[1089,1535,1427],{},[1089,1537,1538],{},"빠르게 응답할 수 있는 모델을 우선 사용합니다.",[1089,1540,1541],{},"짧은 메모, 실시간 작성 보조",[1071,1543,1544,1546,1549],{},[1089,1545,1435],{},[1089,1547,1548],{},"속도와 품질을 함께 고려합니다.",[1089,1550,1551],{},"일반 문서 작성, 팀 공용 기본값",[1071,1553,1554,1556,1559],{},[1089,1555,1443],{},[1089,1557,1558],{},"더 좋은 품질의 답변을 낼 수 있는 모델을 우선 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설정하기",{"title":1214,"searchDepth":1605,"depth":1606,"links":1607},2,3,[1608,1609,1610,1616,1619,1620,1621,1626,1630,1631,1632],{"id":1011,"depth":1605,"text":1012},{"id":1028,"depth":1605,"text":1029},{"id":1051,"depth":1605,"text":1052,"children":1611},[1612,1613,1614,1615],{"id":1059,"depth":1606,"text":1060},{"id":1141,"depth":1606,"text":1142},{"id":1152,"depth":1606,"text":1153},{"id":1177,"depth":1606,"text":1178},{"id":1187,"depth":1605,"text":1188,"children":1617},[1618],{"id":1225,"depth":1606,"text":1226},{"id":1352,"depth":1605,"text":1353},{"id":1366,"depth":1605,"text":1367},{"id":1384,"depth":1605,"text":1385,"children":1622},[1623,1624,1625],{"id":1391,"depth":1606,"text":1392},{"id":1398,"depth":1606,"text":1399},{"id":1405,"depth":1606,"text":1406},{"id":1449,"depth":1605,"text":1450,"children":1627},[1628,1629],{"id":1474,"depth":1606,"text":1475},{"id":1513,"depth":1606,"text":1406},{"id":1564,"depth":1605,"text":1565},{"id":1571,"depth":1605,"text":1571},{"id":1585,"depth":1605,"text":1586},null,"로컬 AI 런타임과 추론 엔드포인트, 비전·요약 모델 우선순위, 에디터 AI 자동완성을 설정하는 방법을 설명합니다.","md",{"slug":1637},"/admin/ai/models/",true,{"title":1640,"description":1634,"ogType":1641,"twitterCard":1642,"keywords":1643},"모델·런타임 설정하기 | Admin Docs","article","summary_large_image",[1644,1645,1646,610,1647,1052,1353,1385,1450,1238,1648],"AI 모델 설정","Docker","API","DB","Ollama 모델 태그","5V_r1AYWomp86NX0Ifje_xpFw3GYzyOL21_nXL_S3wo",[1651,1652],{"title":208,"path":209,"stem":210,"children":-1},{"title":216,"path":217,"stem":218,"children":-1},{"title":212,"filename":1654,"content":1655},"models","# 모델·런타임 설정하기\r\n\r\nSetFN에서 사용할 로컬 추론 런타임과 외부 AI 모델을 연결하고, 기능별 모델 우선순위를 설정하는 방법을 안내합니다.\r\n\r\n![AI 서비스의 모델·런타임 화면](./_screenshots/admin-ai-models.png)\r\n\r\n---\r\n\r\n## 시작하기 전에\r\n\r\n- 필요 권한: 관리자\r\n- 런타임을 실행할 서버의 주소와 인증 사용 여부를 확인합니다.\r\n- 런타임이 다른 서버에 있다면 SpaceBuilder 서버에서 해당 주소와 포트에 접근할 수 있어야 합니다.\r\n\r\n## 모델·런타임 열기\r\n\r\n1. 관리자 페이지에 접속합니다.\r\n2. 왼쪽 메뉴에서 `AI 서비스`를 선택합니다.\r\n3. `모델·런타임`을 선택합니다.\r\n\r\n## 로컬 AI \r\n\r\nSetFN 워크스페이스로, 로컬 환경에서 실행 중인 추론 런타임에 연결해 AI 기능을 사용할 수 있습니다.\r\n\r\n### 런타임 설정\r\n추론 런타임은 다음 중 하나를 선택할 수 있습니다.\r\n\r\n| 런타임 | 설명 | 기본 엔드포인트 예시 |\r\n|------|------|------------------|\r\n| Ollama | 로컬에 설치된 Ollama 모델을 사용합니다. | `http://localhost:11434` |\r\n| LM Studio | LM Studio의 로컬 서버 기능으로 실행한 모델을 사용합니다. | `http://localhost:1234` |\r\n| ONNX(OpenAI API) | OpenAI 호환 API를 제공하는 ONNX 런타임 서버에 연결합니다. | `http://localhost:8000` |\r\n| Docker Model Runner | Docker 환경에서 실행 중인 모델 런타임을 사용합니다. | `http://localhost:12434` |\r\n\r\n### 메인·서브 런타임 구성\r\n\r\n메인 런타임은 기본 추론 연결로 사용됩니다. Enterprise 라이선스에서는 `서브 런타임 추가`를 선택해 보조 런타임을 등록할 수 있습니다. 각 런타임은 종류, 엔드포인트, 표시 이름, API Token을 따로 저장하며, 화면에서 연결 상태를 확인할 수 있습니다.\r\n\r\n### 엔드포인트 설정\r\n\r\n선택한 런타임의 서버 주소를 입력합니다.\r\n\r\n- 같은 기기에서 런타임을 실행하는 경우 `localhost` 주소를 사용합니다. (예: `http://localhost:11434`)\r\n- 다른 서버에서 런타임을 실행하는 경우 해당 서버의 IP 또는 도메인과 포트를 입력합니다.\r\n- 입력한 엔드포인트는 스페이스빌더를 설치한 기기에서 접근할 수 있어야 합니다.\r\n\r\n### API Token 설정\r\n\r\nAPI Token은 선택 항목입니다.\r\n\r\n선택한 런타임에서 인증을 활성화한 경우에만 API Token을 입력합니다. 인증을 사용하지 않는 로컬 런타임이라면 비워둔 상태로 저장할 수 있습니다.\r\n\r\n## 새 모델 설치\r\n\r\n사용할 모델 이름을 입력하고 `설치` 버튼을 누르면 선택한 AI 런타임이 모델을 가져옵니다(pulling). Ollama를 사용하는 경우 설치할 수 있는 모델 이름과 태그는 [Ollama 공식 모델 라이브러리](https://ollama.com/library)에서 확인할 수 있습니다.\r\n\r\n예를 들어 모델 이름에 다음과 같이 입력하면 해당 모델을 자동으로 내려받아 설치합니다.\r\n\r\n```text\r\ngemma4:31b\r\n```\r\n\r\n모델 파일은 용량이 클 수 있습니다. 설치하기 전에 서버의 저장 공간과 메모리 또는 GPU 사양을 확인하세요.\r\n\r\n::use-case\r\n### 모델 특성 알아두기\r\n\r\nOllama 등 로컬 AI 런타임은 모델이 지원하는 기능을 특성 태그로 표시합니다. 모델마다 할 수 있는 작업이 다르므로 사용 목적에 맞는 태그가 있는지 확인하세요.\r\n\r\n| 모델 특성 | 의미 | 주요 용도 |\r\n|----------|------|----------|\r\n| `completion` | 입력된 문맥에 이어질 내용을 생성하고 질문에 답할 수 있는 일반 텍스트 생성 모델입니다. | 채팅, 문서 작성, 요약 |\r\n| `thinking` | 답변을 만들기 전에 여러 단계로 문제를 분석하는 추론 기능을 지원합니다. 일반 모델보다 정확한 판단에 유리하지만 응답 시간이 길어질 수 있습니다. | 복잡한 질의, 분석, 계획 수립 |\r\n| `tool use` | 모델이 외부 도구나 함수를 선택하고 필요한 인수를 구성할 수 있습니다. 실제 도구 실행 여부는 연결된 기능과 권한에 따라 달라집니다. | 에이전트 작업, 검색, 외부 기능 호출 |\r\n| `vision` | 텍스트와 함께 이미지 입력을 이해할 수 있는 VL(Vision-Language) 모델입니다. | 이미지 설명, 스캔 문서 및 화면 분석 |\r\n| **`embedding`** | 문장의 의미를 숫자 벡터로 변환하는 임베딩 전용 모델입니다. 일반 채팅 답변을 생성하는 용도가 아닙니다. | 지식 인덱싱, 유사 문서 검색, RAG |\r\n| `cloud` | 로컬 장비 대신 Ollama Cloud에서 실행되는 모델입니다. Ollama Cloud에 가입하고 런타임 인증을 완료한 경우 사용할 수 있습니다. | 로컬 자원이 부족한 환경, 대규모 모델 실행 |\r\n\r\n여러 특성을 함께 지원하는 모델도 있습니다. 예를 들어 `vision`과 `completion`을 모두 지원하면 이미지를 이해한 뒤 텍스트로 답변할 수 있습니다. 반면 `embedding` 모델은 [지식 저장소 설정](/ko/docs/admin/knowledge/storage/)에서 검색용 모델로 선택합니다.\r\n\r\n`cloud` 모델은 로컬에 모델 파일을 모두 다운로드하지 않고 원격에서 실행합니다. 따라서 인터넷 연결과 Ollama Cloud 계정 인증이 필요하며, 사용 가능 모델과 이용 한도는 가입한 서비스 정책에 따라 달라질 수 있습니다.\r\n::\r\n\r\n## 설치된 모델\r\n\r\n선택한 로컬 AI 런타임에서 사용할 수 있는 모델 목록을 확인합니다.\r\n\r\n설치된 모델 목록에서는 각 모델의 이름, 파라미터 수, 용량, 설치일 등을 확인할 수 있습니다. 더 이상 사용하지 않는 모델은 `삭제` 버튼으로 제거할 수 있습니다.\r\n\r\n## 비전 모델 우선순위\r\n\r\n이미지와 문서를 함께 이해할 수 있는 VL(Vision-Language) 모델을 선택하고 응답 우선순위를 설정합니다.\r\n\r\n- 활성화된 모델 중에서 비전 입력에 사용할 모델을 선택합니다.\r\n- 선택된 모델은 우선순위 순서대로 호출됩니다.\r\n- 위아래 버튼으로 호출 순서를 조정할 수 있습니다.\r\n\r\n## AI 요약 모델 우선순위\r\n\r\n지식 검색 결과를 종합하거나 공개 채팅의 요약(다이제스트)을 만들 때 사용할 모델과 호출 순서를 설정합니다.\r\n\r\n### 사용 가능한 모델\r\n\r\n활성화된 모델 중 지식 검색과 요약에 사용할 모델을 선택해 우선순위 목록에 추가합니다. 비전 입력용 VL 모델과 임베딩 전용 모델은 선택 대상에서 제외됩니다.\r\n\r\n### 선택된 우선순위\r\n\r\n추가한 모델은 위아래 버튼으로 호출 순서를 변경할 수 있습니다. 앞 순위의 모델을 사용할 수 없으면(예: 런타임 변경 또는 연결 실패) 다음 순위의 모델로 자동 전환됩니다.\r\n\r\n### 자동 선택 정책\r\n\r\n우선순위 목록이 비어 있거나 목록의 모델을 모두 사용할 수 없을 때 적용할 선택 기준을 정합니다.\r\n\r\n| 정책 | 설명 |\r\n|------|------|\r\n| 응답 속도 우선 | 빠르게 응답할 수 있는 모델을 먼저 선택합니다. |\r\n| 균형 | 응답 속도와 결과 품질을 함께 고려합니다. |\r\n| 품질 우선 | 요약 결과의 품질이 높은 모델을 우선합니다. 중요한 내용을 요약할 때 권장합니다. |\r\n\r\n## 에디터 AI 자동완성\r\n\r\nMD 에디터에서 문서를 작성할 때, AI가 다음 문장이나 이어질 내용을 제안하도록 설정할 수 있습니다.\r\n\r\n이 기능을 켜면 `.md` 문서를 편집할 때 커서 위치와 주변 문맥을 바탕으로 AI가 작성 후보를 제안합니다. 회의록, 보고서, 메모, 기술 문서처럼 텍스트를 이어서 작성하는 상황에서 사용할 수 있습니다.\r\n\r\n실제 마크다운 에디터에서 AI 자동완성이 어떻게 표시되는지는 [마크다운, 텍스트 파일 보기 및 편집](/ko/docs/workspace/file/text-file-viewer/)의 `AI의 문구 추천` 섹션을 참고하세요.\r\n\r\n### 모델 선택 방식\r\n\r\n에디터 AI 자동완성에서 사용할 모델은 두 방식으로 선택할 수 있습니다.\r\n\r\n| 선택 방식 | 설명 |\r\n|---|---|\r\n| 자동 선택 | 사용 가능한 모델 중 정책에 맞는 모델을 자동으로 선택합니다. |\r\n| 특정 모델 | 관리자가 지정한 로컬 AI 모델을 사용합니다. |\r\n\r\n특정 모델을 사용하려면 먼저 이 문서의 설치된 모델 설정에서 로컬 AI 모델을 설치하거나 연결해야 합니다.\r\n\r\n### 자동 선택 정책\r\n\r\n자동 선택을 사용할 때는 다음 기준으로 모델 선택 정책을 정할 수 있습니다.\r\n\r\n| 정책 | 설명 | 적합한 상황 |\r\n|---|---|---|\r\n| 응답 속도 우선 | 빠르게 응답할 수 있는 모델을 우선 사용합니다. | 짧은 메모, 실시간 작성 보조 |\r\n| 균형 | 속도와 품질을 함께 고려합니다. | 일반 문서 작성, 팀 공용 기본값 |\r\n| 품질 우선 | 더 좋은 품질의 답변을 낼 수 있는 모델을 우선 사용합니다. | 보고서, 제안서, 긴 문서 초안 |\r\n\r\n## 설정 저장\r\n\r\n런타임, 엔드포인트, API Token, 모델 설정을 확인한 뒤 설정을 저장합니다. 저장 후 AI 채팅, 문서 기반 질의응답, 지식 인덱싱 등 AI 기능에서 설정한 로컬 런타임과 모델을 사용할 수 있습니다.\r\n\r\n## 알아두기\r\n\r\n- 런타임에서 사용할 모델은 Ollama, LM Studio, Docker Model Runner에서 먼저 내려받거나 로드해야 합니다.\r\n- 런타임이 종료되어 있거나 엔드포인트 주소가 올바르지 않으면 SetFN에서 모델을 호출할 수 없습니다.\r\n- 방화벽이나 네트워크 정책으로 포트 접근이 막혀 있지 않은지 확인합니다.\r\n\r\n## 관련 문서\r\n\r\n- [AI 서비스 관리하기](/ko/docs/admin/ai/)\r\n- [도구·연동 설정하기](/ko/docs/admin/ai/integrations/)\r\n- [지식 저장소 설정하기](/ko/docs/admin/knowledge/storage/)\n",1791199137217]