Gen AI Services
생성형 AI 해야만 할까요?
- 22%의 기업이 사업 확장을 위한 인력/기술 부족 경험 (AI 도입으로 직원 생산성 72% 향상)
- 서비스 다양화와 복잡화로 인한 개발 지연 (AI 도구 활용으로 개발기간 최대 2배 단축)
- 수익/비용 개선으로 기업가치 증대 (영업이익 20% 증가 기여)
Our Services
Gen AI 전략
LLM에 생소한 임직원들을 대상으로 개념, 트렌드, 사례, 기술 핵심을 교육하고 전사적인 공감대를 형성하고 기업의 전략 목표에 맞는 Gen AI 활용 방법을 정의합니다.
AI 과제 발굴
사업 전략과 당면 과제를 분석하고 업계 선진 사례와 바임의 전문 경험을 종합하여 가장 효과적으로 구현 가능한 추진 과제를 정의합니다.
PoC 및 Pilot 구축
Agile한 접근으로 LLM Modeling을 해 결과물을 빨리 검증하고 바로업무에 적용할 수 있는 Pilot을 설계하고 개발합니다.
서비스 및 인프라 구축
고객 서비스 및 업무에 본격적으로 적용하기 위한 서비스 기획, IT 기획, 시스템 연계, 클라우드 구축까지 함께 합니다.
생성형 AI 업무 적용 진단
정확한 진단과 구현 업무와 데이터 특성에 맞추어 PoC 구현
생성형 AI를 접목시키고자 하는 업무와 LLM 적용 가능성 및 효용성을 알아보기 위해 데이터 유형을 알아봅니다.
LLM 적용 테스트 시행한 결과를 제공하며 향후 실제 적용에 필요한 사항을 제안합니다. LLM 프레임워크에 따라 업무 별로 적용한 기술과 진단 상세 내역을 제공합니다.
LLM Framework
Data Preprocessing
pdf, excel, sql 등 여러 소스에서 데이터를 가져와 학습에 적합한 형태로 정리하고 형식을 변환합니다.
Embedding
데이터를 AI를 이용하여 분석하여 Semantic Similarity에 따라 Vector DB에 저장합니다.
Prompting
효과적이고 정확한 답변을 얻을 수 있도록 CoT 등 최신 프롬프트 엔지니어링 기법을 적용하여 설계합니다.
Generation
GPT, Gemini, Claude 등 상용 LLM 및 sLLM을 이용하여 답변을 생성합니다. (Fine-tune 모델도 사용가능합니다.)
Postprocessing
데이터 형식과 답변을 시스템 UX에 맞추어 정리합니다. 기존 시스템과 API를 이용해 연동합니다.
Frequently Asked Questions
아직 LLM은 초기 단계라서 잘못된 답변도 많지 않나요?
질의 응답, 번역 및 요약, 지식 검색 같은 분야에서는 이미 효과가 입증되어 많이 사용되고 있습니다. RAG나 Fine-Tuning, Prompt Engineering 등의 여러 기법을 이용한 모델링 등으로 답변의 정확성을 높일 수 있도록 구현하는게 중요합니다.
학습하고 개발하는데 시간과 돈이 많이 들지 않나요?
이미 인터넷에 있는 대부분의 자료를 사전학습된 모델을 사용하기 때문에 수천 건 정도의 적은 데이터로도 효과를 볼 수 있습니다. 또한 1-2개월 이내의 빠른 개발로 바로 업무에 적용할 수 있다는 것이 매우 큰 장점입니다.
아직 구현한 사례가 많지 않은 것 같은데 먼저 해도 될까요?
본격적으로 활용된지 1-2년으로 이제 여러 선도 기업에서 도입하고 있습니다. 오히려 남들보다 빨리 도입하여 그만큼 경쟁에서 앞설 수 있는 길이 될 것입니다. 잘 할 수 있는 것과 그렇지 않은 것이 있는 LLM의 특성상 고객사에 가장 적합한 분야를 찾아가는 것이 중요합니다.
Our Cases
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바임컨설팅에서 수행한 대표적인 생성 AI 구축 사례를 살펴보세요.
