[알파경제=차혜영 기자] AI 스타트업 피닉스랩(PhnyX Lab, 대표 배민석)이 차별적 혁신 기술력인 모듈형 검색 증강 생성(이하 Modular RAG)을 적용한 첫 번째 산업 특화 솔루션을 공개했다.
지난 17일 서울시 광진구 워커힐 호텔앤리조트에서 국내 의사·약사·제약 기업 연구원 등을 대상으로 피닉스랩이 개발한 생성형 AI 솔루션 ‘케이론(Cheiron)’을 소개하기 위해 마련됐다.
행사에서는 피닉스랩의 설립 과정 및 미래 계획, 케이론의 특장점과 로드맵 등이 주요 주제로 다뤄졌다.
이날 배민석 피닉스랩 대표는 ‘Modular RAG’를 기반으로 한 케이론의 플랫폼 경쟁력 등을 소개하고, 시연하면서 참석자들의 이목을 끌었다.
◇ AI 인재와 SK네트웍스의 만남…피닉스랩의 차별적 혁신 이끌어
배민석 피닉스랩 대표 등 스탠포드 대학 출신의 창업자 3명은 AI 분야의 전문성과 혁신적인 열정을 기반으로, 지난 4월 SK네트웍스와 손을 잡았다.
지난 9월 독립 법인으로 출범하며 혁신의 신호탄을 쏘아 올렸다.
SK네트웍스는 기 구축한 글로벌 기술·투자 업계의 전문가 네트워크인 하이코시스템(Hicosystem)을 바탕으로 AI를 비롯한 국내·외 기술 동향을 파악하고 투자와 협력을 이어오며 피닉스랩의 지원 역할을 맡았다.
전폭적인 지원 아래 피닉스랩은 Modular RAG를 바탕으로 생성형 AI(Generative AI, 이하 Gen AI) 솔루션 개발과 제품 고도화에 박차를 가해 금번 런칭 행사 개최에 이르게 됐다.
◇ 피닉스랩, 핵심 기반 아키텍처인 Modular RAG로 AI 솔루션의 새 시대 만들어
피닉스랩의 핵심 기반 아키텍처는 Modular RAG로, 기업이 AI 서비스를 이용함에 있어 거대 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)의 단점을 보완한 동시에 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, 이하 RAG)에서 한 단계 더 고도화된 기술이다.
일반적으로 LLM은 방대한 데이터를 기반으로 질문 맥락을 이해하고, 자연스러운 답변을 만들어 기존 Gen AI 대비 혁신적 기술로 평가받았다.
하지만, 학습 과정에서 데이터를 잘못 이해해 왜곡된 답변을 생성하거나, 미학습된 데이터에 대해 근거가 없는 답변을 제공하는 등 사전 학습된 데이터에 의존하는 구조적 한계로 신뢰도 저하 문제가 꾸준히 제기되어 왔다.
이런 상황에서 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.
피닉스랩은 여기에 한 단계 더 나아간 Modular RAG를 통해 내부 모듈들이 동일한 입출력 값을 가질 수 있도록 구현했다.
기존 RAG는 다양한 사용자 사례에 맞는 최적화를 위해 모듈 간 연결을 수작업으로 설정해야 했던 반면, Modular RAG는 유연하고 간편한 모듈 연결을 통해 고품질 답변을 신속하게 생성할 수 있어 신기술이나 새로운 데이터로의 확장성에 강점을 갖는다.
이번에 공개된 케이론은 피닉스랩이 선보인 첫 번째 산업 특화 솔루션으로, 앞으로 다양한 분야로 서비스를 확장해 기업용 AI 민주화에 기여할 것으로 기대된다.
피닉스랩은 의약학 업계 고객을 확보하며 기술 완성도를 높이는 것은 물론, 개별 기업에 특화된 기능을 더한 솔루션으로 글로벌에서의 영향력을 강화해 나갈 예정이다.
◇ “정확한 답변, 원스톱 검색까지” 의약학 특화 생성형 AI 솔루션 케이론의 강점
피닉스랩이 선보인 국내 최초 의약학 특화 생성형 AI 솔루션 ‘케이론’은 ▲ 제약 업계 특화 ▲ 원스톱 검색 ▲ 의미 기반 검색 ▲ 워크플로우 자동화 ▲ 주요 언어 지원 등 5가지 특장점을 제공한다.
‘제약 산업’ 특화 서비스인 만큼 의학학술정보분류체계인 메쉬(Medical Subject Headings, MeSH) 키워드를 이해할 수 있다.
펍메드(PubMed)·시맨틱 스칼라(Semantic Scholar) 등 다양한 학술 검색 플랫폼을 활용하며, 일반 검색 엔진을 비롯한 공개 소스, 기업 내부 문서 등 넓은 범위에서 검색이 가능하다.
케이론 이용 고객(제약 업계 종사자)은 하나의 플랫폼을 통해 출처가 다른 여러 데이터 베이스에 접근해 원하는 결과물을 얻을 수 있다.
이와 더불어 키워드 일치(사용자-키워드 기반 검색) 여부에 상관없이 의도 파악이 가능한 자연어 처리(사용자-자연어 기반 검색) 기술이 적용됐다.
또 검색 결과를 기반으로 데이터 정리, 문서 생성 등 자동화된 워크플로우를 제공해 제약 업계 종사자가 작업 효율을 높이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있을 뿐만 아니라, 주요 국가 언어를 지원해 글로벌 확장성도 높다.
한편, 이날 행사에는 구글 AI 엔지니어 출신이자 챗GPT(Chat GPT)의 근간이 된 논문 ‘어텐션 이즈 올 유 니드(Attention is all you need)’의 공동저자이자 AI 전문가인 일리야 폴로수킨(Illia Polosukhin) 니어 프로토콜(NEAR Protocol) 공동창업자가 ‘엔터프라이즈 인공지능의 미래를 개척하다’ 주제의 패널토의를 진행했다.
이 자리에는 최성환 피닉스랩 경영자문(어드바이저), 배민석 피닉스랩 대표도 함께해 기업 AI의 미래 패러다임, 니어 프로토콜 및 탈중앙화 기술의 역할 등에 관한 대화를 나눴다.
최성환 SK네트웍스 사업총괄 사장은 “AI의 범용화 시점은 퍼포먼스에 대한 기대 수준에 따라 달라질 것”이라며, “AI의 핵심인 데이터를 기술적으로 통합하고 실질적으로 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 중요한 과제”라고 말했다.
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