모듈형 RAG 기반 AI 솔루션
업계 종사자 업무 효율성 향상 기대
업계 종사자 업무 효율성 향상 기대
피닉스랩은 지난 17일 서울 광진구 워커힐 호텔앤리조트에서 제약 업계 관계자를 대상으로 회사가 개발한 생성형 AI 솔루션 '케이론'(Cheiron)을 소개하는 행사를 열었다. 행사에서는 피닉스랩의 설립 과정 및 미래 계획, 케이론의 특장점과 로드맵 등이 다뤄졌다.
이날 공개된 케이론은 모듈형 RAG가 적용된 제약 산업 특화 서비스다. 피닉스랩이 선보인 첫 번째 산업 특화 솔루션으로, 향후 다양한 분야로 서비스를 확장할 방침이다. 피닉스랩은 의약학 업계 고객을 확보하며 기술 완성도를 높이는 것은 물론 개별 기업에 특화된 기능을 더한 솔루션으로 글로벌 영향력을 강화해 나갈 예정이다.
모듈형 RAG는 기업이 AI 서비스를 이용함에 있어 거대 언어 모델(이하 LLM)의 단점을 보완한 동시에 RAG에서 한 단계 더 고도화된 기술이다. LLM은 사전 학습된 데이터에 의존하는 구조적 한계로 신뢰도 저하 문제가 지속 제기돼 왔다.
피닉스랩은 RAG의 기본 장점인 실시간 검색을 통한 학습 비용 감축, 보안, 자연어 처리 기술로 질문 의도에 기반한 데이터만 선별 등을 통해 신뢰도 높은 데이터로 답변을 구성하고, 자체 재검증을 거쳐 환각 현상을 완화하도록 설계해 LLM의 약점을 보완했다.
이에 더해 모듈형 RAG를 통해 내부 모듈들이 동일한 입출력 값을 가질 수 있도록 구현했다. 이를 통해 유연하고 간편한 모듈 연결을 통해 고품질 답변을 신속하게 생성할 수 있어 신기술이나 새로운 데이터로의 확장성에 강점을 갖는다. 또 기업 니즈에 맞춰 데이터 종류오 형태를 설정할 수 있고, 데이터 별로 최적화된 저장소 선택이 가능해 보안 강화에도 효과적이다.
피닉스랩은 제약 업계 전문가들과의 심층 인터뷰를 통해 자사의 모듈형 RAG를 적용하면 연구 기획 단계에서 논문 및 데이터 검색 과정을 기존보다 최대 80% 이상 개선 가능하다는 사실을 확인했다고 밝혔다.
이 기술이 적용된 케이론은 제약 업계 특화, 원스톱 검색, 의미 기반 검색, 워크플로우 자동화, 주요 언어 지원 등 5가지 특장점을 제공한다.
제약 산업 특화 서비스인만큼 의학학술정보분류체계인 메쉬(MeSH) 키워드를 이해할 수 있으며, 다양한 학술 검색 플랫폼을 활용해 일반 검색 엔진을 비롯한 공개 소스, 기업 내부 문서 등 넓은 범위에서 검색 가능하다. 또 검색 결과를 기반으로 데이터 정리, 문서 생성 등 자동화된 워크플로우를 제공해 작업 효율을 높이며, 주요 국가 언어를 지원해 글로벌 확장성도 높다.
이러한 강점들을 바탕으로 피닉스랩은 케이론이 단순 논문 검색을 통한 결과 도출에 그치는 것이 아닌 제약 산업 전 과정에서 유의미한 역할을 하는 의약학 특화 생성형 AI 솔루션의 입지를 강화할 것으로 기대하고 있다.
이날 행사에는 SK네트웍스 사업총괄 사장을 맡고 있는 최성환 피닉스랩 경영자문도 참석했다. 피닉스랩은 배민석 피닉스랩 대표 등 스탠퍼드 대학 출신 창업자 3명이 만든 AI 스타트업으로 지난 4월 SK네트웍스와 손을 잡았다. 피닉스랩은 SK네트웍스의 AI 두뇌 역할을 하며 글로벌 경쟁력을 갖춘 AI 기반 서비스를 지속 선보일 방침이다.
최성환 피닉스랩 경영자문은 이날 행사에서 "피닉스랩은 선한 모티베이션을 바탕으로 한 기술 철학을 통해 기업들이 직면한 다양한 문제들을 해결해 나가는 데 앞장설 것"이라고 말했다.
임주희기자 ju2@dt.co.kr
[ 저작권자 ⓒ디지털타임스, 무단 전재 및 재배포 금지 ]
