<3줄 요약>
- 인텔리시스, 노코드 기반 RAG 자동 구축 솔루션 '레그빌더' 출시
- AI 기반 자동화로 RAG 구축 시간 1/300로 단축, 성능 2.2배 향상
- 글로벌 시장에서 RAG 기술 고도화 추세에 발맞춘 혁신적인 솔루션 제시
RAG(검색증강생성)의 핵심 가치
- LLM 서비스의 할루시네이션 완화와 답변 투명성 확보에 필수적인 기술
- 기업 내부의 신뢰할 수 있는 정보를 LLM 답변 생성에 활용
- 추가 학습 없이도 정확한 정보 기반의 답변 생성 가능
레그빌더의 혁신적 특징
- 노코드 기반으로 RAG 파이프라인 전체 자동 구축
- AI가 기업 지식 자원 분석 후 예상 질문 도출
- 최적의 RAG 파이프라인을 자동으로 정의 및 실행
- 기존 수작업 대비 구축 시간 대폭 감소 (1/300)
RAG 구축의 기술적 과제
- 정보 청킹, 벡터화, 의미검색, 증강 생성 등 복잡한 파이프라인 구성
- 각 단계별 기술 전략 선택에 따른 성능 차이 발생
- 수동 최적화 시 수개월의 시행착오 기간 소요
- 서비스 개발의 주요 병목 구간으로 작용
시장 전망 및 발전 방향
- 글로벌 시장은 RAG 기술의 세분화 및 고도화 진행 중
- 국내 시장은 아직 단순 검색 기술 수준으로 인식
- 인텔리시스, LLM 서비스 빌더로서의 입지 강화 목표
- 혁신적 성능 개선으로 시장 경쟁력 확보 기대
출처:
※ 본 내용은 생성AI를 사용하여 요약했습니다. 요약이 부족할 수 있으니 세부 내용은 출처의 원본을 참고하세요.