GenAI Labs는 RAG(검색 증강 생성), LLM(대형 언어 모델)을 사용한 고도화된 챗봇 솔루션을 제공합니다.
RAG를 통해 실시간 내부DB와 외부 데이터를 검색하여 최적의 답변을 생성하고, LLM을 통해 자연어로 변환된 사용자 맞춤 답변을 생성합니다.
Q.
회사 내부에서 사용하는 요구사항 정의 양식이 있나요?
ChatBot
회사 내부에서 사용하는 요구사항정의 양식에 대해 알려드리겠습니다.
요구사항정의서 양식은 프로젝트의 목표, 기능적 및 비기능적 요구사항을 체계적으로 정리하기 위해 사용됩니다. 다음은 일반적인 요구사항정의서의 주요 …
출처
요구사항 정의서.xlsx
관련정보 검색 및 통합
관련정보 검색 및 통합
기업 내부 자료
PDF, PPT,xlsx, …
기업 내 자료
기술지원 자료
고객대응 매뉴얼
응답 생성
응답 생성
LLM
LLM
LLM
LLM / sLLM
Large Language Model (LLM; 대형 언어 모델)은 지능형 챗봇 및 자연어 처리를 위한 최첨단 AI 기술입니다. 방대한 양의 데이터를 학습하여 질의응답 수행, 코드 해석, 문장 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. small Large Language Model (sLLM; 경량화 언어모델)은 LLM과 같은 역할을 하지만 LLM에 비해 적은 양의 데이터를 학습합니다. 미세조정(Fine-tuning)을 통해 정확도를 높여 응답이 비교적 빠르고 정확하다는 장점이 있습니다. GenAI Labs는 LLM/sLLM 기술과 오픈소스 모델을 결합하여 비즈니스 요구에 최적화된 서비스를 제공합니다.
LLM / sLLM
Large Language Model (LLM; 대형 언어 모델)은 지능형 챗봇 및 자연어 처리를 위한 최첨단 AI 기술입니다. 방대한 양의 데이터를 학습하여 질의응답 수행, 코드 해석, 문장 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. small Large Language Model (sLLM; 경량화 언어모델)은 LLM과 같은 역할을 하지만 LLM에 비해 적은 양의 데이터를 학습합니다. 미세조정(Fine-tuning)을 통해 정확도를 높여 응답이 비교적 빠르고 정확하다는 장점이 있습니다. GenAI Labs는 LLM/sLLM 기술과 오픈소스 모델을 결합하여 비즈니스 요구에 최적화된 서비스를 제공합니다.
LLM / sLLM
Large Language Model (LLM; 대형 언어 모델)은 지능형 챗봇 및 자연어 처리를 위한 최첨단 AI 기술입니다. 방대한 양의 데이터를 학습하여 질의응답 수행, 코드 해석, 문장 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. small Large Language Model (sLLM; 경량화 언어모델)은 LLM과 같은 역할을 하지만 LLM에 비해 적은 양의 데이터를 학습합니다. 미세조정(Fine-tuning)을 통해 정확도를 높여 응답이 비교적 빠르고 정확하다는 장점이 있습니다. GenAI Labs는 LLM/sLLM 기술과 오픈소스 모델을 결합하여 비즈니스 요구에 최적화된 서비스를 제공합니다.
RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG; 검색 증강 생성)은 LLM이 답변을 생성하기 전, 답변의 신뢰성을 위해 검색을 거치는 프로세스를 말합니다. RAG를 통해 LLM이 발생시킬 수 있는 ‘환각 현상’을 효과적으로 보완하고, 사전 학습된 모델에 최신 정보를 즉각 반영할 수 있습니다. GenAI Labs는 Web Scraper 및 Crawler를 통해 내부 인트라넷 데이터를 지속적으로 자동학습하고, 기업 특화 정보를 실시간으로 반영하는 챗봇 솔루션을 개발합니다.
RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG; 검색 증강 생성)은 LLM이 답변을 생성하기 전, 답변의 신뢰성을 위해 검색을 거치는 프로세스를 말합니다. RAG를 통해 LLM이 발생시킬 수 있는 ‘환각 현상’을 효과적으로 보완하고, 사전 학습된 모델에 최신 정보를 즉각 반영할 수 있습니다. GenAI Labs는 Web Scraper 및 Crawler를 통해 내부 인트라넷 데이터를 지속적으로 자동학습하고, 기업 특화 정보를 실시간으로 반영하는 챗봇 솔루션을 개발합니다.
RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG; 검색 증강 생성)은 LLM이 답변을 생성하기 전, 답변의 신뢰성을 위해 검색을 거치는 프로세스를 말합니다. RAG를 통해 LLM이 발생시킬 수 있는 ‘환각 현상’을 효과적으로 보완하고, 사전 학습된 모델에 최신 정보를 즉각 반영할 수 있습니다. GenAI Labs는 Web Scraper 및 Crawler를 통해 내부 인트라넷 데이터를 지속적으로 자동학습하고, 기업 특화 정보를 실시간으로 반영하는 챗봇 솔루션을 개발합니다.