CodeBox-B.T.S

KT의 **CodeBox-B.T.S(CodeBox – Build Train Serve)**는 KT에서 개발한 온프레미스 AI 코딩 어시스턴트 솔루션입니다

 

이 솔루션은 민감한 데이터를 외부로 반출하지 않고도 기업 내에서 안전하게 AI 기반 코딩 지원을 받을 수 있도록 설계된 독립형 어플라이언스입니다.

 

1. 개요 및 특징

제품명	CodeBox-B.T.S (Build · Train · Serve)
공급처	KT AI/BigData 사업부
유형	AI 코딩 어시스턴트 독립형 어플라이언스
목적	AI 기반 자동코딩 / 프라이빗 환경 내 사용
사용환경	온프레미스 구축 가능 – 클라우드 이용 불가한 환경에서도 사용
지원기능	자연어 기반 코드 생성코드 리뷰 및 오류 수정자동 주석 생성테스트코드 자동 생성
주요 타겟	공공기관금융기관보안 민감 산업군

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2. 기술 구성 요소

CodeBox-B.T.S는 내부적으로 다음과 같은 모듈로 구성된 것으로 추정됩니다.

LLM Engine	Fine-tuned GPT 계열 모델 또는 자체 개발 모델 (PyTorch 기반 추정)
Prompt Engine	Prompt Template 및 사용자 질의 전처리 처리
Code Analysis Engine	기존 코드 구조 파악 및 AST 기반 분석
IDE 연동	VSCode / JetBrains IDE 플러그인 제공
보안/감사	로깅, 인증, 내부망 통제 등 기업 요구에 맞춘 기능 내장

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독립형 AI 코딩 어플라이언스 개발 방안

이제 KT의 CodeBox-B.T.S와 유사한 온프레미스 AI 코딩 어시스턴트를 개발하기 위한 구체적인 방안을 설명드리겠습니다.

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1. 시스템 아키텍처 구성

┌─────────────────────────────┐
│     사용자 PC / IDE (VSCode, IntelliJ)     │
└──────────────┬──────────────┘
               │ REST API (HTTPS)
┌──────────────▼──────────────┐
│   온프레미스 AI 코딩 서버 (Dockerized Appliance) │
├──────────────────────────────┤
│ ① Prompt Processor (Flask/FastAPI)         │
│ ② Code Generator (LLM API - GGML, Ollama) │
│ ③ Secure Logger / Access Control          │
│ ④ Embedding / Vector DB (e.g., FAISS)     │
└──────────────────────────────┘

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2. 기술 스택 제안

구성요소 기술 제안

LLM 모델	Code LlamaStarCoderPhi-3 / DeepSeekCoder (GGUF, Ollama, 또는 LM Studio 기반 배포)
Front/API 서버	FastAPI + Uvicorn (Python)
Code 분석기	Tree-sitter + AST Parser (언어별 커스텀)
Vector 검색	FAISS 또는 Qdrant
인증/보안	JWT 기반 인증 + 내부망 인증 서버 연동 (AD/LDAP)
IDE 연동	VSCode ExtensionJetBrains Plugin
어플라이언스 패키징	Docker Compose / K8s + NVIDIA GPU 지원 (ONNX 또는 CUDA 가속)

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3. 개발 단계별 플랜

단계 주요 작업 도구

1단계	오픈소스 LLM 성능 비교 및 선정	CodeLlama, StarCoder2, WizardCoder 등
2단계	Prompt Template 설계 및 API 서버 개발	FastAPI, LangChain
3단계	기존 코드 기반 Embedding 및 유사 코드 검색	FAISS + Huggingface embedding
4단계	VSCode Plugin 개발 (자동 완성, 주석 등)	TypeScript + VSCode API
5단계	모델 경량화 및 GPU/CPU 환경 분리 배포	GGUF 포맷, Ollama or vLLM
6단계	보안/내부 감사 로깅 구축	ELK stack, 내부 인증 연동
7단계	최종 어플라이언스 포장 및 문서화	Docker, Ansible

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4. 주요 기능별 구현 아이디어

🔹 자연어 → 코드 생성

# 사용자 요청: "MySQL에 연결하고 SELECT 쿼리 실행하는 파이썬 코드 작성해줘"
prompt = f"### Task: {user_input}\n### Language: Python\n### Code:"
llm.generate(prompt)

🔹 코드 리뷰 및 개선

• Tree-sitter 기반으로 코드 AST를 분석하고, 리뷰할 항목(Python PEP8, Java PMD 등) 추출 후 개선 제안

🔹 테스트 코드 자동 생성

# 입력 코드 분석 후 pytest 기반 테스트 코드 자동 생성
test_template = f"### Given the following code:\n{code_snippet}\n### Write unit tests:"
llm.generate(test_template)

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5. 모델 Fine-tuning or Instruction Tuning (선택)

• Huggingface Datasets + LoRA 사용
• 코드 도메인 지식 포함 데이터셋 활용
  • StackOverflow / GitHub Issues / Google OSS / 회사 자체 코드 DB
• 보안 이슈 때문에 외부로 나가지 않고 fine-tune만 내부 GPU 서버에서 실행

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🧠 추천 오픈소스 프로젝트 참고

프로젝트 설명

CodeGeeX	다국어 지원 코딩 모델
StarCoder	고성능 코드 특화 LLM
Continue	VSCode 연동 오픈소스 AI 코딩 보조기
Cursor	자체 LLM과 연동된 AI IDE 환경

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KT의 CodeBox-B.T.S는 “온프레미스 + LLM + IDE 통합”이라는 트렌드를 잘 반영한 독립형 AI 코딩 어시스턴트입니다.
비슷한 시스템을 구축하려면 다음이 핵심입니다:

1. 경량화된 고성능 코드 특화 LLM을 선정하고
2. IDE와의 연동성을 확보하며
3. 내부망 보안 요건을 반영한 프라이빗 온프레미스 아키텍처를 설계해야 합니다.

 

• LLM 성능 비교표
• VSCode 플러그인 예제
• Docker 기반 샘플 배포 구성