소개
기존에 만들어 놓았던 회사 소개서를 바탕으로 세일즈 툴킷으로 사용할 요약된 제품 소개서를 만들기 위해서 시도했습니다. 귀차니즘도 있기도 하고 얼마나 잘 이해하고 써줄지, 디자인은 어느정도 해 줄수 있는지 시험하기 위해서 입니다. B2B 세일즈 스터디에서 알게 되기도 하여 꼭 써보고 싶기도 했습니다.
진행 방법
먼저 기존에 있던 회사 소개서를 GPT 에게 레퍼런스로 던집니다. 일단 첫 질문은 한줄 짧은 소개를 위해서
"50자로 요약해줘"
였습니다.
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반야 AI는 기업 맞춤형 LLM 플랫폼을 제공하며, AI로 지식을 자산화하고 혁신을 돕습니다.
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다음 질문은
"기업에서 해결하고자 하는 문제를 기반으로 재구성해줘"
입니다.
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반야 AI는 기업이 보유한 대규모 데이터와 도메인 지식을 효과적으로 활용하지 못해 발생하는 문제를 해결하고자 합니다. 많은 기업은 방대한 양의 문서, 데이터, 직원 경험 등의 형태로 지식을 보유하고 있지만, 이를 체계적으로 관리하거나 실질적으로 활용하는 데 어려움을 겪습니다. 주요 문제는 다음과 같습니다:
데이터 활용 부족: 데이터가 비효율적으로 저장되거나 활용되지 않아 중요한 통찰과 기회를 놓치는 경우가 많습니다.
AI 신뢰성 문제: 기존 생성형 AI 모델의 오류(예: 할루시네이션)로 인해 잘못된 정보가 제공되어 비즈니스 의사결정에 악영향을 미칩니다.
기술적 장벽: AI를 활용한 맞춤형 솔루션을 개발하려면 높은 기술력과 리소스가 필요하여 비전문가나 소규모 기업이 접근하기 어렵습니다.
반야 AI는 이 문제를 해결하기 위해 맞춤형 LLM과 RAG(재생성 증강) 기술을 결합하여, 기업이 데이터를 체계적으로 관리하고 쉽게 활용할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 기업은 효율성을 높이고, 데이터 기반의 정확한 의사결정을 내리며, 기술적 장벽 없이 AI 솔루션을 도입할 수 있습니다.
궁극적으로, 반야 AI는 모든 기업이 자신만의 지식을 자산으로 전환해 지속적인 혁신과 성장을 이루도록 돕는 것을 목표로 합니다.
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그 다음 질문은 좀 더 구체적으로 어려움을 물어 봅니다.
"기업에서 LLM을 사용하는 인공지능 기술을 도입하기 어려문 문제는 어떤것이 있지"
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기업이 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하는 인공지능 기술을 도입하는 데에는 다음과 같은 주요 어려움이 존재합니다:
1. 기술적 복잡성
전문성 부족: LLM을 구현하려면 머신러닝, 데이터 과학, 자연어 처리 등 고도의 기술적 지식이 필요하지만, 대부분의 기업은 관련 인력을 충분히 보유하고 있지 않습니다.
인프라 요구 사항: LLM은 대규모 데이터 처리와 모델 훈련에 막대한 컴퓨팅 자원(고성능 GPU 등)을 요구합니다. 이는 중소기업에 큰 부담이 됩니다.
2. 데이터 품질 및 관리
데이터 부족: 기업이 보유한 데이터가 충분하지 않거나, AI 학습에 적합한 형식으로 정제되지 않은 경우가 많습니다.
데이터 보안: 민감한 데이터(예: 고객 정보)를 외부 AI 서비스에 제공하는 데 따른 보안 및 프라이버시 문제가 우려됩니다.
3. 운영 및 유지보수 비용
높은 초기 비용: LLM 구축과 맞춤형 개발에 드는 초기 비용이 크며, 지속적인 유지보수 및 업그레이드 비용도 만만치 않습니다.
효율성 저하: LLM은 방대한 연산 자원을 소모하며, 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에서 효율성 문제가 발생할 수 있습니다.
4. AI 신뢰성 문제
결과의 불확실성: LLM은 때때로 할루시네이션(사실이 아닌 정보를 생성) 문제를 일으켜 기업 의사결정에 위험을 초래할 수 있습니다.
도메인 특화 어려움: 일반적인 LLM은 특정 산업의 도메인 지식을 반영하지 못할 수 있어, 도메인 맞춤형 학습이 필요합니다.
5. 규제와 윤리적 이슈
법적 규제: AI 도입과 관련된 데이터 처리 규제와 준수 사항(예: GDPR, CCPA)을 충족시키는 데 어려움이 있습니다.
윤리적 문제: AI가 제공하는 정보의 편향성, 데이터 사용의 윤리성 등이 논란이 될 수 있습니다.
6. 통합 및 사용자 경험
기존 시스템 통합: AI 모델을 기존 비즈니스 시스템과 통합하는 과정이 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
사용자 교육: AI 도입 이후에도 이를 활용하기 위한 직원 교육과 내부 프로세스 개선이 필요합니다.
이러한 문제를 극복하기 위해 반야 AI 같은 플랫폼은 맞춤형 LLM 환경을 쉽게 구축하고 운영할 수 있도록 도와, 기업이 기술적 장벽을 낮추고 AI 활용 효과를 극대화하도록 지원합니다.
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대답 내용이 제가 필요로 하던 내용이 포함돼어 있더군요. 그래서 이번엔 저희 제품이 위 문제를 해결해 줄수 있는지에 대해서 알고 싶었습니다.
'''전문성 부족: LLM을 구현하려면 머신러닝, 데이터 과학, 자연어 처리 등 고도의 기술적 지식이 필요하지만, 대부분의 기업은 관련 인력을 충분히 보유하고 있지 않습니다. 인프라 요구 사항: LLM은 대규모 데이터 처리와 모델 훈련에 막대한 컴퓨팅 자원(고성능 GPU 등)을 요구합니다. 이는 중소기업에 큰 부담이 됩니다. 데이터 보안: 민감한 데이터(예: 고객 정보)를 외부 AI 서비스에 제공하는 데 따른 보안 및 프라이버시 문제가 우려됩니다. 높은 초기 도입 비용: LLM 구축과 맞춤형 개발에 드는 초기 비용이 크며, 지속적인 유지보수 및 업그레이드 비용도 만만치 않습니다. 결과의 불확실성: LLM은 때때로 할루시네이션(사실이 아닌 정보를 생성) 문제를 일으켜 기업 의사결정에 위험을 초래할 수 있습니다. 도메인 특화 어려움: 일반적인 LLM은 특정 산업의 도메인 지식을 잘 반영하지 못합니다.'''
"위 문제를 해결하기 위한 방법으로 반야 cloud trainer 가 줄수 있는 것은?"
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반야 Cloud Trainer는 기업이 LLM 도입 시 겪는 주요 문제들을 다음과 같은 방식으로 해결합니다:
1. 전문성 부족 해결: 비전문가도 손쉬운 LLM 구축
원클릭 RAG 학습: 도메인 데이터를 업로드한 후 간단한 클릭만으로 학습과 벡터화가 자동으로 진행되며, 복잡한 머신러닝 기술 지식이 없어도 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링 지원: 목적에 맞는 시스템 프롬프트 설정이 자동화되어, 도메인 특화된 응답을 생성하도록 도와줍니다.
2. 인프라 요구 사항 완화: 클라우드 기반 처리
클라우드 환경 제공: 고성능 GPU와 대규모 데이터 처리 인프라를 기업이 직접 구매하지 않아도, 반야 클라우드에서 제공하는 인프라를 활용할 수 있습니다.
경량화 설계: 실시간 작업도 효율적으로 수행할 수 있도록 LLM 모델과 RAG 시스템을 최적화합니다.
3. 데이터 보안 문제 해결
온디바이스 처리 옵션: 민감한 데이터를 클라우드에 업로드하지 않고, 로컬 환경에서 처리할 수 있는 옵션을 제공해 데이터 유출 위험을 최소화합니다.
강력한 암호화: 블록체인 기반 보안 기술로 학습 데이터 소유권을 관리하고, 민감한 정보를 암호화된 상태로 처리 및 저장합니다.
4. 높은 초기 도입 비용 절감
유연한 과금 모델: RAG 처리 및 LLM 호출 시 사용량에 따른 과금 방식을 도입해, 초기 투자 부담을 줄이고 필요한 만큼만 비용을 지불할 수 있도록 합니다.
노코드 개발 도구: 별도의 개발자 없이도 LLM을 활용한 서비스를 빠르게 구축해 개발 시간과 비용을 대폭 절감합니다.
5. 결과의 불확실성 해결
답변 품질 검증: 생성된 답변의 신뢰도를 평가하고, 출처가 명확한 문서 기반으로 답변을 제공합니다.
할루시네이션 방지 기술: 문맥 기반의 증강 생성과 문서 참조를 통해 사실에 근거한 답변을 생성하도록 모델을 조정합니다.
6. 도메인 특화 어려움 완화
맞춤형 LLM 훈련: 기업의 도메인 데이터를 활용해 LLM을 특화시키고, 특정 산업 요구에 최적화된 응답을 제공합니다.
멀티 AI 모델 선택: 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 다양한 AI 모델을 선택해 특정 업종과 활용 사례에 적합한 솔루션을 구현할 수 있습니다.
반야 Cloud Trainer는 복잡한 기술적 요구를 단순화하고, 비용 효율적이며 보안성이 높은 맞춤형 LLM 솔루션을 제공하여 기업이 AI 기술을 효과적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원합니다.
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대답의 구성이 딱 Gamma 에서 사용하기 좋은 포맷으로 나와지더군요. 한가지가 아쉬워서 질문을 하나 더 하였습니다. "제품 소개서를 만들려고 해. 반야 플랫폼의 기능만 뽑아서 정리해줘"
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반야 플랫폼 기능 요약
1. 원클릭 RAG 학습
도메인 데이터를 업로드한 후 버튼 클릭만으로 자동 임베딩 및 벡터 DB 생성.
지원 파일 형식: PDF, HTML, MD 등.
2. 멀티 AI 모델 선택
오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 주요 AI 모델을 선택하여 도메인에 최적화된 AI 구축.
업종과 활용 사례에 맞는 모델 추천 기능 제공.
3. 쉬운 API 생성
RAG 처리된 데이터와 AI 모델 선택 후, 외부에서 사용 가능한 API 키 자동 발급.
웹/앱에서 API를 활용해 서비스 개발 가능.
4. 데이터 전처리 및 벡터 임베딩
문서 분할, 메타데이터 관리, 노이즈 필터링 등 데이터 정제 작업 지원.
고품질 임베딩 모델을 활용한 벡터화 및 검색 최적화.
5. 모듈형 RAG 프레임워크
최신 RAG 방식(Modular RAG)으로 검색 정밀도와 답변 유사성 극대화.
유연한 워크플로우 생성이 가능하도록 레고형 시스템 설계.
6. 답변 품질 관리
생성된 답변의 신뢰도를 수치화하고 근거 문서를 체계적으로 관리.
사실 관계 검증 및 맥락 기반 응답 품질 향상.
7. 성능 최적화
병렬 처리로 시스템 성능 향상.
최소한의 자원 사용으로 고효율 운영 가능.
8. 프라이버시 보호 및 보안 강화
온디바이스 데이터 처리 옵션으로 데이터 유출 위험 최소화.
블록체인 기반 데이터 보안 기술 제공.
9. 노코드 개발 지원
개발 경험이 없는 사용자도 손쉽게 AI 앱과 서비스를 개발할 수 있도록 지원.
API 연동으로 웹/앱 서비스를 간단히 구축 가능.
10. 멀티모달 데이터 처리 (2026년 예정)
텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터 형태를 동시 처리.
데이터 간 연관성을 이해하고 맥락 기반 분석 지원.
이 기능들은 반야 플랫폼이 비전문가와 전문가 모두가 쉽게 LLM 기반 AI 서비스를 구축하고 활용할 수 있도록 지원하며, 효율성과 신뢰성을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
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거의 다 온듯했는데 왠지 기존 회사 소개서의 도입 시 효과와 장점에 대해서는 언급하지 않더군요. 그래서 아래와 같이 한번 더 질문을 하였습니다.
"만약 온디바이스 예를 들어 기업의 서버에서 자동으로 데이터를 수집해서 RAG 기능을 수행할 경우 기업이 얻을 수 있는 장점, 효과는 어떤게 있을지 간단히 설명해줘"
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장점
데이터 보안 강화:
데이터가 외부 클라우드로 전송되지 않고 기업 내부 서버에서 처리되므로, 민감한 정보 유출 위험이 줄어듭니다.
실시간 데이터 활용:
데이터 수집과 처리, 검색이 실시간으로 이루어져 최신 정보를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
맞춤형 데이터 처리:
기업 고유의 도메인 데이터를 기반으로 최적화된 검색과 결과를 제공하여, 산업별 요구를 충족할 수 있습니다.
비용 효율성:
클라우드 기반 데이터 전송 및 처리를 줄임으로써 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
효과
의사결정 지원 강 화:
기업 내 데이터를 빠르게 분석하고 필요한 정보를 제공하여 더 정확하고 신속한 의사결정을 돕습니다.
생산성 향상:
반복적인 데이터 검색 작업을 자동화해 직원들의 업무 부담을 줄이고, 핵심 업무에 집중할 수 있게 합니다.
지식 자산화:
산재된 데이터를 체계적으로 관리하고 검색 가능하게 만들어 기업의 지식을 자산으로 전환합니다.
효율적 워크플로우:
데이터 수집부터 검색, 답변 제공까지 통합된 자동화 프로세스를 통해 업무 효율성을 극대화합니다.
결과적으로, 온디바이스 RAG 기능은 기업의 데이터 보안과 효율성을 동시에 강화하면서, AI 기술을 통해 경쟁력을 높이는 데 기여합니다.
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다행이 적절한 대답을 뽑아낸 듯 하네요. 이제 위 내용을 붙여넣기 위해서 Gamma 로 갑니다. https://gamma.app/
무료로 쓸 수 있는 카드의 수가 10개라 아래 그림처럼 각각의 내용을 섹터별로 10개씩 넣고 만듭니다.
디자인은 테마엣 고르시면 되고 각종 페이지 상세 설정을 우측 메뉴에서 더 만질 수 있습니다.
그리하여 최종 완성된 PPT 입니다.
결과와 배운 점
생각보다 훌륭하다고 느껴집니다. 하지만 좀 더 테크니컬한 문서를 쓰는데는 부족해 보이기도 합니다. 아직 제가 Gamma 를 잘 활용하지 못해서일수도 있겠죠. 한가지 아쉬운 점이 GPT 에 레퍼런스 할 수 있는 내용이 조금 많았으면 하는 바램과 Gamma 에서도 마찬가지로 작성할 수 있는 텍스트의 양과 공짜로 쓸 수 있는 포인트의 양이 좀 적은거 같습니다.
도움 받은 글 (옵션)
도움받은 스터디의 팀원 안재윤 님의 글 링크 합니다.
https://www.gpters.org/wealth/post/sales-lecture-planned-gpt-urT6OkoyK8x8mCx