(광고)[스켈터레터] 기업이 생성 AI를 도입하기 전 확인해야 할 3가지 ✅

안녕하세요! 돌아온 스켈터레터입니다! 3분기 대화형 AI 트렌드를 보내드려요.

2023. 9. 26.

안녕하세요! 오랜만에 돌아온 스켈터랩스의 'Skelter Letter' 입니다 😊 앞으로 매 분기별 인공지능 기술과 시장 상황 그리고 챗봇 솔루션에 대한 최신 정보를 공유할 예정이에요. 굉장히 오랜만에 돌아왔는데, 그 동안 스켈터레터가 지겨워지신 분들은 언제든지 구독 해지 하실 수 있어요 (ㅠㅠ) 하지만 정말 열심히 만들고 있으니 계속 구독해주신다면 AI 연구원들과 핵심만 정리해 보내드릴게요 👉🏻👈🏻

🤓 지난 삼사분기에는 많은 기업들이 생성 AI를 더욱 실용적으로 활용하려는 노력을 본격화했어요. 저비용 고효율을 목표로 한 초거대언어모델의 경량화 버전인 sLLM 이 대두되었고, 생성 AI의 할루시네이션 문제를 해결하기 위한 RAG 연구가 주목받았는데요. 앞으로는 Open AI와 구글의 멀티모달모델 경쟁이 심화되며 생성 AI를 향한 관심은 지속될 것으로 보여요.

[Insight]

기업들이 LLM 챗봇을 도입하기 전 반드시 고려해야 할 3가지
없는 말을 지어내는 할루시네이션 현상, 어떻게 해결할 수 있을까?

[Product :: LLM Chatbot Use Case]

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LLM을 도입하기 전, 기업들이 반드시 고려해야 할 3가지

비록 초거대언어모델(LLM)은 놀라운 가능성을 지니고 있지만, 기업에 접목하려면 여러 가지 제약사항에 맞닥뜨리기 일쑤죠. 하지만 차근차근 목표를 설정해나가면 LLM 도입은 생각보다 쉬워요. 아래 세 가지 물음을 던져보는 것부터 시작해 보면 어떨까요? 💡

1️⃣ LLM 챗봇이 어떻게 우리 비즈니스를 전환시킬 수 있는가?

2️⃣ 도입하고자 하는 챗봇이 기업 데이터를 안전하게 유지할 수 있는가?

3️⃣ LLM 챗봇이 과연 우리 비즈니스 특성을 고려해서 답변해줄 수 있는가?

물론 이 모든 과정은 전문가와 함께 하면 더 효과적일거예요!

3가지 물음에 답 확인하기

없는 말을 지어내는 할루시네이션 현상, 어떻게 줄일 수 있을까?

'세종대왕 맥북 던짐 사건', 들어보셨나요? 생성 AI가 존재하지 않는 환각을 보는 것처럼 '거짓 답변'을 쏟아내며 화제가 된 사례인데요. 이처럼 생성 AI가 잘못된 정보를 사실인 양 답변하는 현상을 '할루시네이션'이라고 합니다.

기업들이 생성 AI 도입을 주저하는 주요 원인 중 하나는 바로 이 할루시네이션 현상 때문이라고 해요. 보안·비용·인프라 등 여러가지 기술적인 요인도 고려되겠지만, AI가 제공하는 부정확한 정보로 인해 기업의 신뢰성이 훼손되는 등 브랜드 이미지가 손상될 가능성이 있기 때문이죠.

하지만 최근, 이 할루시네이션 현상을 극복하기 위한 방법으로 RAG(Retrieval Augmented Generation)가 등장하며 업계의 주목을 받고 있어요 🤓

‘RAG’는 생성 모델의 능력을 향상시키기 위해 정보 검색 기술을 활용하는 접근 방식인데요. 모델이 답변을 생성하기 전 정보의 출처나 근거를 먼저 검색하고, 이 근거를 기반으로 생성 모델이 답변을 만드는 방식으로 작동해요. 이 방식은 답변의 적절성과 정확도를 높일 수 있어 할루시네이션 현상을 줄일 수 있어요.

RAG 각 단계 파헤쳐 보기

대화형 AI 기술이 LLM을 만나 더욱 새로워졌어요! 👏🏻

대화형 AI 기술에 LLM이 더해진 챗봇은 더 자연스러운 대화를 통해 전문성 있는 정보나 내부 정보를 기반으로 정답을 찾아줍니다. 전문적이면서 정확한 Q&A 챗봇 솔루션을 찾는 기업, CS 업무 자동화 및 운영 비용 절감을 원하는 고객 서비스 관리자, 제품 및 서비스에 전문 챗봇 솔루션을 통합하고자 하는 경우에 LLM 기반 챗봇을 도입하여 기대 효과를 누릴 수 있는데요.

이번 <Use Case Series>에서는 기업향 LLM 기반 챗봇의 각종 유스케이스를 소개합니다.

Use Case #1 :: 금융, 보험사