콥스랩, RAG 기반 맞춤형 AI 솔루션 개발 "기업·고객 동시 만족 기대"

승인 2024-12-04 16:25:57

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콥스랩, RAG 기반 맞춤형 AI 솔루션 개발 "기업·고객 동시 만족 기대"

[비욘드포스트 이순곤 기자]

인공지능(AI) 컨설팅·교육·프로젝트 전문 기업 콥스랩(COBSLAB, 대표 류태선)이 제조 분야 대기업 대상으로 맞춤형 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 솔루션 개발에 성공했다고 최근 밝혔다. 특히 제품 설명서 기반의 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 개발에 성공함에 따라 고객사와 해당 기업 주요 고객들을 동시 만족시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다.

RAG란 참조 기반 생성 AI 기술을 의미한다. 콥스랩에 따르면 이번 프로젝트는 기존 GPT 기술 한계를 극복한 RAG 기반의 맞춤형 LLM 개발에 중점을 둔 것이 특징이다. 이를 통해 기업과 고객 모두에게 높은 만족도를 제공하며 AI 기술의 새로운 가능성을 입증했다는 평가다.

기존 GPT와 같은 대규모 언어 모델은 학습된 데이터를 바탕으로 답변을 생성한다. 반면 RAG는 외부 데이터베이스나 문서를 실시간으로 검색해 보다 정확하고 신뢰도 높은 답변을 선보인다. 특히 RAG는 외부 데이터베이스와 연결하여 사용자 요청에 맞는 정보를 검색하고 이를 통해 답변을 생성하는 세 가지 단계로 작동이 이뤄진다. 따라서 최신 정보와 신뢰성 있는 데이터를 기반으로 더 나은 결과물을 제공하는 것이 핵심이다.

이처럼 RAG는 신뢰성 있는 정보를 제공해 비즈니스 의사결정의 질을 높인다. 외부 데이터베이스에서 필요한 정보를 검색하고 이를 기반으로 답변을 생성하므로 중요한 결정을 내릴 때 더욱 신뢰할 수 있다.

아울러 RAG는 최신 정보를 반영할 수 있다. 정기적으로 업데이트되는 데이터를 통해 시장 변화나 새로운 규제에도 빠르게 대응할 수 있다. 나아가 맞춤형 AI 솔루션 개발이 가능하다. 기업은 RAG를 통해 자체 데이터와 연계하여 특정 기업 요구에 맞는 AI를 구축할 수 있다. 이는 고객 서비스, 내부 관리 등 다양한 영역에서 활용 가능하다.

또한 RAG는 데이터 보안에서도 우위를 점한다. 폐쇄형 네트워크나 사내 서버 환경에서 운영 가능해 금융, 의료, 법률 등 민감한 데이터를 다루는 산업에서 안심하고 사용할 수 있다. 콥스랩은 제품 설명서 기반 맞춤형 LLM을 개발함에 따라 고객사가 수요층 대상으로 제품 가이드를 명확하게 전달할 수 있다는 입장이다.

콥스랩 관계자는 "이번 솔루션 개발 성공 사례는 RAG의 강점을 극대화한 결과물인데 제조 분야 대기업과의 협업을 통해 제품 설명서와 같은 내부 데이터를 연결한 맞춤형 LLM을 개발함으로써 고객사의 업무 효율성을 높이고 최종 사용자들의 만족도를 크게 향상시킨 것이 포인트"라며 "일반 사용자들도 RAG의 기술적 혜택을 누릴 수 있는 만큼 생산성과 학습 효율을 극대화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 전망한다."고 전했다.

sglee640@beyondpost.co.kr

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