운영과 AI 분석 · 무료 설치

당신이 호스팅하는 운영. 당신이 지휘하는 AI 팀.

중소기업용 운영 시스템(판매·유통·재고 관리)과 AI 어시스턴트가 당신의 기기에서 실행됩니다. 구독한 언어 모델 또는 멀티 모델 애그리게이터를 연결하세요 — 감독 없는 단일 모델이 아니라, 구조화된 파이프라인: 당신이 브리핑하는 워커 팀이며, 전송을 선택한 데이터만 사용합니다.

01 — 아이디어

golivingbest 아키텍처 작동 방식

golivingbest 제품군은 분석과 운영을 아우릅니다: glb_aiglb_ai_web; 그리고 판매·유통·재고 관리 시스템인 glb_ops, 운영자용 glb_ops_client와 도매 고객용 glb_ops_mobile. 제품군은 제한 없이 무료로 설치·사용할 수 있습니다. glb_aiglb_ops는 MIT License 하에 오픈 소스입니다. glb_ai_web, glb_ops_client, glb_ops_mobile는 독점 소프트웨어(소스 비공개)이지만 무료로 설치할 수 있습니다.

glb_aiglb_ai_web 콘솔에서 구성하는 AI 어시스턴트입니다. SCREENER 플러그인으로 데이터를 가져오고, 구조화된 파이프라인에서 분석을 실행하며(당신이 브리핑하는 워커들, 최종 결정을 내리는 오케스트레이터), 결과를 TRACKER 플러그인으로 내보냅니다. SCREENER는 연결한 어떤 소스에서든 — 공개 API, 데이터베이스, 시장 피드, 레거시 시스템 — 추출할 수 있습니다. TRACKER도 같은 방식으로 어떤 대상으로든 결과를 보낼 수 있습니다. 모델은 데이터베이스에 직접 접근하지 않으며; 플러그인만이 무엇이 나가고 무엇이 돌아오는지 결정합니다. 개발자는 누구나 플러그인 개발 표준을 따라 맞춤 SCREENER 또는 TRACKER를 구축할 수 있습니다.

glb_ops는 중소기업용 판매·유통·재고 관리 시스템입니다 — 완전한 ERP는 아닙니다. 소매 POS, 도매 유통, 재고를 다룹니다. 구매 문서의 시각 인식 같은 작업을 위한 자체 AI 어시스턴트가 있습니다. 그 기능은 glb_ops 안에 있습니다.

golivingbest 제품군에 속하므로, glb_aiglb_ops에서 선택적으로 데이터를 워크스페이스로 추출해 분석할 수 있도록 바로 쓸 수 있는 SCREENER 플러그인도 함께 제공합니다.

golivingbest 제품군 아키텍처 & 실행 그래프 곡선형 버블 네트워크
통제된 AI 파이프라인
golivingbest AI PIPELINE (AI 작업 팀) 판매 주문 포털 (HTTP) POS / 재고 운영 (HTTP) EventCallback / HTTP 트리거 추출 DTO 원시 데이터 슬라이스 Open APIs / 외부 DB Feeds 정제된 Payload 필터링된 Context DTO 프롬프트 컨텍스트 (HTTP) AI 추론 스트림 JUDGE_VERDICT 1 JUDGE_VERDICT 2 실시간 SSE State Stream 종합 판정 액션 디스패치 / Webhook glb_ops 운영자 glb_ops_client (WPF Desktop) glb_ai 웹 운영자 glb_ai_web (브라우저 콘솔) 도매 고객 glb_ops_mobile (브라우저 / 모바일) glb_ai_web UI 서비스 Blazor SSR / SSE glb_ops 운영 glb_ops 백엔드 & DB 내부 업무 시스템 & POS 기타 데이터 시스템 Public Open APIs / DB 연결... 시장 피드, 날씨, 레거시 시스템 SCREENER glb_ai 플러그인 입력 데이터 추출기 AI 워커 1 Workspace A Gen → Rev → Judge AI 워커 2 Workspace B Gen → Rev → Judge 오케스트레이터 AI 팀 리더 최종 결정 엔진 언어 모델 구독 멀티모델 APIs Prompt Context만 (Zero DB) TRACKER glb_ai 플러그인 출력 액션 디스패처 대상 시스템 glb_ops 액션 & DB 외부 대상 시스템 & Webhooks 경영 감사 로그 & 보고서 사용자 & 운영자 (WPF / Web) 내부 프로세스 & 워크스페이스 (C# / Handlers) 외부 엔티티 & 데이터 저장소 (DBs, LLMs)

SCREENER: 플러그인으로 어떤 소스든

glb_ai에서 모델은 데이터베이스를 열지 않습니다. SCREENER 플러그인이 통제된 다리입니다 — 연결한 소스(API, 데이터베이스, 피드, 기타 업무 시스템)에서 허용한 데이터 조각만 추출합니다.

워크스페이스는 워커입니다

각 워크스페이스는 선형 작업을 실행합니다: GENERATOR가 초안을 작성하고, REVIEWER가 검토하며, JUDGE가 충돌을 정리합니다. 여러 워커가 파이프라인을 이룹니다. 오케스트레이터는 최종 결정을 내리는 팀 리더입니다.

TRACKER: 어떤 대상이든

플러그인은 단방향이 아닙니다. TRACKER는 팀이 검증한 응답을 선택한 대상으로 전달합니다 — 다른 시스템, webhook, 보고서 저장소, 또는 운영 액션 엔드포인트.

02 — 모델

golivingbest 제품군

golivingbest 제품군은 무료로 설치·사용할 수 있습니다. glb_aiglb_ops는 오픈 소스(MIT)입니다. glb_ai_web, glb_ops_client, glb_ops_mobile는 독점 소프트웨어이지만 무료로 설치할 수 있습니다.

권장

golivingbest_suite

원터치 평가 팩: glb_ops API와 데모 데이터베이스, glb_ai, 그리고 glb_ai_web UI. 스택을 직접 호스팅하며, 파이프라인이 실행될 때 선택한 언어 모델 또는 모델 애그리게이터를 연결합니다.

운영과 분석 팀을 한 기기에서 함께 실행하고 싶을 때 사용하세요.

운영

glb_ops

중소기업용 경량 비즈니스 운영 백엔드: POS, 도매 유통, 재고. 절반만 쓰게 되는 거대한 라이선스가 아니라, 그 위에 구축할 수 있는 골격입니다. 시각 인식으로 데이터 입력을 빠르게 하며; 추가 AI 어시스턴트는 요청 시 추가할 수 있습니다. 조직에 맞는 구성이 궁금하신가요? 커스터마이징 문의.

무거운 과대 상용 패키지를 사지 않고 glb_ops로 일상적인 판매·유통·재고 운영이 필요할 때 사용하세요.

Windows

glb_ops_client

glb_ops용 Windows 데스크톱 클라이언트: 운영자 기기에서 POS, 도매, 재고 작업을 수행합니다. glb_ops API에만 연결하며 — PostgreSQL에 직접 연결하지 않고, AI 모델에도 직접 연결하지 않습니다.

직원이 일상 운영을 위한 데스크톱 콘솔이 필요할 때 사용하세요.

모바일

glb_ops_mobile

도매 고객이 데스크톱 브라우저 또는 모바일 기기에서 판매 주문을 넣을 수 있는 고객 포털입니다. 운영자는 glb_ops 백엔드에서 주문을 처리합니다. 고객은 Preparing, Picking, Delivering, Delivered 단계로 각 주문을 추적하고, 완료된 주문 이력을 확인할 수 있습니다. glb_ai_web과 마찬가지로 glb_ops_mobile는 라이선스 비용 없이 무료로 사용할 수 있으며; 소스는 공개되지 않습니다.

도매 고객에게 셀프서비스 주문과 주문 상태 가시성이 필요할 때 사용하세요.

분석

glb_ai

데이터와 모델 사이의 제어 계층입니다. SCREENER 플러그인이 추출할 수 있는 것을 당신이 결정합니다. 프롬프트를 작성합니다. 워크스페이스(워커)는 GENERATOR → REVIEWER → JUDGE를 실행합니다. 파이프라인은 그 워커들의 팀이며; 오케스트레이터가 최종 판정을 전달합니다. SCREENER와 TRACKER는 소스·대상에 구애받지 않습니다: 어떤 시스템도 데이터를 넣을 수 있고, 어떤 시스템도 TRACKER 출력을 받을 수 있습니다.

모델에 데이터베이스에 대한 감독 없는 접근을 주지 않고 분석이 필요할 때 사용하세요.

glb_ai_web

glb_ai용 브라우저 콘솔: 워크스페이스 구성, 파이프라인 실행, 팀의 판정 확인. 운영자는 여기서 워커를 브리핑하며; 모델에 데이터베이스를 열지 않습니다.

브라우저에서 분석 팀을 실행·검사하고 싶을 때 사용하세요.

03 — 설치

다운로드, 구성, 시작.

Docker로 평가 스위트를 패키징하여 Postgres, glb_ops, glb_ai, 웹 UI가 한 기기에서 함께 시작됩니다 — 호스트 의존성이 적고 반복 가능한 데모입니다. glb_aiglb_ops 소스, 컴파일된 glb_ai_web 바이너리, PostgreSQL 데모 데이터베이스가 포함된 비 Docker 설치를 원하시면 문의하세요. API가 실행되면 Windows 데스크톱 클라이언트를 설치하세요.

golivingbest_suite — Linux / macOS

설치 흐름 Linux / macOS
  1. Docker 설치 & 시작 macOS에서는 Docker Desktop, Linux에서는 Docker Engine + Compose.
  2. LLM 설정 준비 LLM_BASE_URL과 LLM_API_KEY를 준비하세요 — AI 어시스턴트와 운영 시스템에 필요합니다.
  3. 평가 스위트 다운로드 Downloads에서 Complete evaluation suite (Docker)glb-suite-eval-1.0.0.zip을 받으세요.
  4. 압축 해제 후 설치 실행 스위트를 실행할 폴더에 압축을 풀고(Downloads가 아닌 곳), golivingbest-suite-eval-1.0.0을 연 다음 ./install.sh를 실행하세요.
  5. 설치 프로그램 프롬프트에 응답 데이터베이스 비밀번호, LLM base URL, API 키, 모델 이름(Enter로 기본값 수락).
  6. 컨테이너 실행 중 — 앱 열기 웹 UI :5022, AI API :8010, ops API :8000, Postgres :5433. 이후 LLM 설정을 바꾸려면 선택한 스위트 폴더(설치 프로그램과 같은 폴더)의 .env를 편집하세요.
  7. glb_ai_web 열고 로그인 Docker Desktop에서 golivingbest_ai_web의 게시된 포트를 더블클릭하여 glb_ai_web을 실행하세요. 데모 계정 — 사용자 PK0003, 비밀번호 demo — 으로 로그인하세요.
golivingbest_suite 설치 성공 후 macOS의 Docker Desktop
설치 성공 후 Docker Desktop — Postgres, glb_ops, glb_ai, 웹 UI용 컨테이너.
# 1) Install Docker on your local PC or server
#    - macOS: Docker Desktop
#    - Linux: Docker Engine + Compose v2
#    Start Docker, then check:
$ docker info

# 2) Prepare LLM_BASE_URL and LLM_API_KEY
#    Needed for the AI assistant and golivingbest operations system.

# 3) Download the suite zip from this site (Downloads)
#    Choose “Complete evaluation suite (Docker)”
#    file: glb-suite-eval-1.0.0.zip
#    Unzip into a folder where you want to run the suite
#    (do not leave it only in Downloads)
$ mkdir -p ~/golivingbest
$ unzip glb-suite-eval-1.0.0.zip -d ~/golivingbest
$ cd ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0

# 4) Run the installer
$ chmod +x install.sh
$ ./install.sh

# 5) Installer prompts (press Enter to accept defaults)
License: see LICENSE in this folder.
By continuing, you agree to those terms.
Press Enter to continue...
1. Database password for 'dgstar' [...]: dgstar
2. LLM_BASE_URL [...]: https://api.poe.com/v1
3. LLM_API_KEY (optional)...
4. LLM_MODEL_NAME [...]: gemini-3.1-flash-lite

# 6) Containers start — open when ready
glb_ops API: http://localhost:8000/docs
golivingbest AI:      http://localhost:8010/docs
Web UI:        http://localhost:5022/
Postgres DB:   localhost:5433

# 7) Later: change LLM provider / key / model
#    Edit .env in the suite folder where you unzipped:
#    e.g. ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0/.env
#    (same folder as install.sh and docker-compose.yml)
$ cd ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0
$ nano .env
#    set LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME
$ docker compose up -d

golivingbest_suite — Windows

설치 흐름 Windows
  1. Docker 설치 & 시작 Windows의 Docker Desktop(또는 Windows Server의 Docker Engine).
  2. LLM 설정 준비 LLM_BASE_URL과 LLM_API_KEY를 준비하세요 — AI 어시스턴트와 운영 시스템에 필요합니다.
  3. 평가 스위트 다운로드 Downloads에서 Complete evaluation suite (Docker)glb-suite-eval-1.0.0.zip을 받으세요.
  4. 압축 해제 후 설치 실행 스위트를 실행할 폴더에 압축을 풀고(Downloads가 아닌 곳), golivingbest-suite-eval-1.0.0을 연 다음 install.bat을 실행하세요.
  5. 설치 프로그램 프롬프트에 응답 데이터베이스 비밀번호, LLM base URL, API 키, 모델 이름(Enter로 기본값 수락).
  6. 컨테이너 실행 중 — 앱 열기 웹 UI :5022, AI API :8010, ops API :8000, Postgres :5433. 이후 LLM 설정을 바꾸려면 선택한 스위트 폴더(설치 프로그램과 같은 폴더)의 .env를 편집하세요.
  7. glb_ai_web 열고 로그인 Docker Desktop에서 golivingbest_ai_web의 게시된 포트를 더블클릭하여 glb_ai_web을 실행하세요. 데모 계정 — 사용자 PK0003, 비밀번호 demo — 으로 로그인하세요.
golivingbest_suite 설치 성공 후 Windows의 Docker Desktop
설치 성공 후 Docker Desktop — Postgres, glb_ops, glb_ai, 웹 UI용 컨테이너.
REM 1) Install Docker on your local PC or server
REM    - Windows / Windows Server: Docker Desktop (or Engine)
REM    Start Docker Desktop, then check in Command Prompt or PowerShell:
C:\> docker info

REM 2) Prepare LLM_BASE_URL and LLM_API_KEY
REM    Needed for the AI assistant and golivingbest operations system.

REM 3) Download the suite zip from this site (Downloads)
REM    Choose “Complete evaluation suite (Docker)”
REM    file: glb-suite-eval-1.0.0.zip
REM    Unzip into a folder where you want to run the suite
REM    (do not leave it only in Downloads)
REM    Example destination: C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
REM    Use File Explorer, 7-Zip, WinRAR, etc. to extract there.
C:\> cd C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0

REM 4) Run the Windows installer
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> install.bat

REM 5) Installer prompts (press Enter to accept defaults)
License: see LICENSE in this folder.
By continuing, you agree to those terms.
Press Enter to continue...
1. Database password for 'dgstar' [...]: dgstar
2. LLM_BASE_URL [...]: https://api.poe.com/v1
3. LLM_API_KEY (optional)...
4. LLM_MODEL_NAME [...]: gemini-3.1-flash-lite

REM 6) Containers start — open when ready
glb_ops API: http://localhost:8000/docs
golivingbest AI:      http://localhost:8010/docs
Web UI:        http://localhost:5022/
Postgres DB:   localhost:5433

REM 7) Later: change LLM provider / key / model
REM    Edit .env in the suite folder where you unzipped:
REM    e.g. C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0\.env
REM    (same folder as install.bat and docker-compose.yml)
C:\> cd C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> notepad .env
REM    set LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> docker compose up -d

glb_ops_client — Windows

데스크톱 클라이언트 설치 흐름 Windows
  1. 먼저 glb_ops API 시작 golivingbest_suite(Docker)를 설치·실행하여 ops API를 사용할 수 있게 하세요 — 보통 http://localhost:8000/.
  2. 클라이언트 설치 zip 다운로드 Downloads에서 glb_ops Windows desktop clientglb_ops_client_installer.zip을 받으세요.
  3. 압축 해제 후 설치 실행 선택한 폴더에 압축을 풀고(Downloads만이 아닌 곳), glb_ops_client_installer를 연 다음 glb_ops_client_installer.exe를 실행하세요.
  4. 대상 폴더와 백엔드 URL 선택 Destination folder를 선택하세요. 이 PC에 Docker가 있으면 http://localhost:8000/을 유지하거나, 다른 기기의 IP를 입력하세요(예: http://192.168.1.69:8000/). Install을 클릭하세요.
  5. 선택: DGStarAppSettings.json 편집 설치된 Destination folder에서 필요하면 데이터베이스 이름/자격 증명과 apiservices.apibaseurl을 조정하세요.
  6. 데스크톱 클라이언트 시작 Destination folder에서 DGStar.exe를 실행하세요.
  7. 관리자로 Docker 시작 후 로그인 glb_ops_client를 열기 전에 Docker 컨테이너를 Run as administrator로 시작하세요. 그런 다음 사용자 PK0003, 비밀번호 demo로 로그인하세요.
glb_ops_client 설치 프로그램 창
설치 프로그램 — Destination folder와 glb_ops 백엔드 URL.
Windows에서 실행 중인 glb_ops_client
설치 후 — DGStar.exe를 실행하여 데스크톱 클라이언트를 엽니다.
REM Prerequisite: glb_ops API already running (from golivingbest_suite above)

REM 1) Download glb_ops_client installer zip from this site (Downloads)
REM    Choose “glb_ops Windows desktop client”
REM    file: glb_ops_client_installer.zip

REM 2) Unzip to a folder where you want to keep the installer pack
REM    (do not leave it only in Downloads)
REM    Example: C:\glb_ops_client\
REM    Use File Explorer, 7-Zip, WinRAR, etc.
C:\> cd C:\glb_ops_client\glb_ops_client_installer

REM 3) Run the installer (double-click in Explorer, or:)
C:\glb_ops_client\glb_ops_client_installer> glb_ops_client_installer.exe

REM 4) In the installer window:
REM    - Choose the Destination folder for glb_ops_client
REM    - Edit the glb_ops backend URL
REM      Keep http://localhost:8000/ if Docker suite is on this PC
REM      Or use the other machine’s IP, e.g. http://192.168.1.69:8000/
REM    - Click Install

REM 5) Optional later: edit client settings (database + API)
REM    In the installed Destination folder, open DGStarAppSettings.json
C:\Program Files\glb_ops_client> notepad DGStarAppSettings.json

REM Example DGStarAppSettings.json:
{
  "DatabaseConnection": {
    "DatabaseName": "dgstar_demo",
    "Username": "dgstar",
    "Password": "dgstar"
  },
  "apiservices": {
    "apibaseurl": "http://localhost:8000/"
  }
}

REM 6) Start the desktop client from the install Destination folder
C:\Program Files\glb_ops_client> DGStar.exe

모바일 앱 받기

스마트폰에서 열려면 스캔하세요 PWA

이 QR 코드를 스캔하여 glb_ops_mobile을 여세요. 카운터나 창고 표지용으로 이미지를 다운로드하거나 인쇄하세요. 로그인 페이지에서 데모 계정 — 사용자 PK0003, 비밀번호 demo — 으로 로그인한 다음, Install로 홈 화면에 앱을 추가하세요.

order.golivingbest.com으로 연결되는 QR 코드

https://order.golivingbest.com 열기

Android 설치 흐름 Android
  1. 포털 열기 QR 코드 탭을 스캔하거나, Chrome에서 https://order.golivingbest.com을 여세요.
  2. 로그인 페이지 대기 도매 고객 로그인 화면이 나타납니다. 데모 계정 — 사용자 PK0003, 비밀번호 demo — 으로 로그인하세요.
  3. Install 탭 로그인 페이지 상단의 Install 버튼을 탭하세요.
  4. 설치 확인 Chrome의 설치 프롬프트를 수락하여 홈 화면에 앱을 추가하세요.
  5. 홈에서 실행 홈 화면 아이콘을 여세요. 설치된 앱으로 실행하면 Install 버튼은 숨겨집니다.
iPhone 설치 흐름 iPhone
  1. 즐겨 쓰는 브라우저에서 열기 QR 코드 탭을 스캔하거나, iPhone의 즐겨 쓰는 브라우저에서 https://order.golivingbest.com을 여세요. 로그인 페이지에서 데모 계정 — 사용자 PK0003, 비밀번호 demo — 으로 로그인하세요.
  2. 공유 열기 브라우저 하단의 메뉴 아이콘을 탭한 다음, 공유 아이콘을 탭하세요.
  3. 홈 화면에 추가 필요하면 공유 시트 하단의 More를 탭한 다음, Add to Home Screen을 탭하세요.
  4. 확인 Add를 탭하여 홈 화면에 앱 아이콘을 배치하세요.
  5. 홈에서 실행 홈 화면 아이콘을 여세요. 브라우저에서 사이트를 다시 열면 Install에 짧은 Add to Home Screen 안내가 표시됩니다.

04 — 데모

각 절차를 단계별로.

glb_ops, glb_ops_mobile, glb_ai의 운영 워크스루를 둘러보세요. 행을 열어 화면 스냅샷을 한 장씩 단계별로 확인하세요.

glb_ops

glb_ops_mobile

glb_ai

05 — 다운로드

파일을 받으세요.

버튼은 스위트 zip과 WPF 설치 프로그램을 가리킵니다. 대용량 파일은 VPS에 보관됩니다.

06 — 회사 소개

우리의 비전.

AI는 소프트웨어를 만드는 방식을 바꾸고 있습니다 — 더 적은 시간, 더 낮은 비용, 더 적은 오류로. 우리는 과대 소프트웨어 패키지의 시대가 끝나고, 맞춤형 소프트웨어의 새 시대가 열리고 있다고 믿습니다.

필요한 것에만 비용을 지불해야 합니다 — 기능의 일부만 쓰면서 큰 라이선스를 살 필요는 없습니다. AI로 맞춤 소프트웨어를 빠르고 합리적인 비용으로 구축할 수 있습니다. 개발자가 가져오는 것은 비즈니스 지식과 경험입니다.

golivingbest 제품군은 AI의 도움을 받아 구축되었으며, 당신의 요구에 맞게 다듬도록 설계되었습니다. 어디까지 갈 수 있는지는 상상력에만 달려 있습니다.

커스터마이징이나 컨설팅 없이 golivingbest 제품군을 사용하면 완전 무료이며 — 어디서든 사용할 수 있습니다. 우리는 커스터마이징과 온디맨드 컨설팅에만 비용을 청구합니다 — 연간 라이선스 비용은 없습니다.

glb_aiglb_ops는 MIT License 하에 오픈 소스입니다. glb_ai_web, glb_ops_client, glb_ops_mobile는 독점 소프트웨어(소스 비공개)이지만 무료로 설치할 수 있습니다. 언어 모델은 당신이 브리핑하고 지시하는 구조화된 팀으로 참여하며 — 데이터베이스를 직접 열지 않습니다.

07 — 문의

문의 보내기.

glb_ops 커스터마이징, 추가 AI 어시스턴트, 또는 프로덕션 배포에 대해 문의하세요. 이메일로 답변드립니다.

glb_ops는 Windows 데스크톱 애플리케이션이며 브라우저에서 실행되지 않습니다. Downloads에서 “glb_ops Windows desktop client”를 선택해 설치 프로그램을 받으세요.