언론에서 스켈터랩스를 이렇게 이야기 합니다.
스켈터랩스가 기업용 거대언어모델(LLM) 브랜드 ‘벨라(BELLA)’에 AI가 자율적으로 판단하고 과업을 수행하는 ‘AI 에이전트’를 접목했습니다. AI 에이전트는 단순한 질의응답을 넘어서 사용자에게 주어진 과업을 완료하기 위해 AI 스스로 고차원적인 문제를 분석하고, 해결할 수 있는 최소 단위로 분리해 여러 도구(Plugin)와 상호작용하며 정보를 수집하고 문제를 처리할 수 있는데요. 이를 통해 기업들은 마치 레고 블록을 조립하듯이 필요 기능들을 챗봇에 손쉽게 구축할 수 있게 되었습니다.
인공지능(AI)이 다양한 산업을 혁신하며 기존의 ‘디지털 전환(DX)’을 넘어 ‘인공지능 전환(AX)’ 시대를 이끌고 있는 가운데, 의료 분야에서도 고객 만족도 향상 및 업무 효율화를 위해 AI를 적극 도입하려는 움직임이 늘고 있습니다. 환자 상담과 진료 예약 관리 등의 업무를 자동화해 고객 편의성을 대폭 개선하는 솔루션부터 엑스레이 판독문 작성 및 질병 진단을 보조하는 기술까지 다양한 사례를 알아봅니다.
할루시네이션을 줄이는 방법으로 가장 주목받는 방안은 RAG입니다. RAG는 LLM이 답변을 생성하기 전에 외부 데이터베이스에서 질문과 관련된 정보를 검색하는 과정으로 할루시네이션 방지에 효과적인 것이 특징인데요. 이미 다양한 산업군에서 RAG를 통해 할루시네이션 현상을 줄이고 있습니다. 특히나 정확한 정보 제공이 중요한 금융업계와 법조계는 물론 공공기관에서도 RAG를 적극 활용하고 있어 주목됩니다. RAG로 이용자 편의와 신뢰도를 높이고 있는 국내 AI 서비스 도입 사례를 살펴봅니다.
인공지능(AI)이 다양한 산업에서 혁신을 돕는 시대입니다. 특히, 이커머스, 여행, 교육 등 다양한 산업 분야를 대표하는 기업들이 대화형 AI를 활용하고 있어 눈길을 끕니다. 엔터프라이즈급 기업이 먼저 찾는 대화형 AI 솔루션은 무엇일지 알아봅니다.
스켈터랩스는 자사의 기계독해(MRC) 기술을 활용해 경찰청의 ‘AI 음성인식 활용 조서 작성 시스템’의 고도화를 지원했다고 22일 밝혔습니다. 피해자 조서 작성, 범죄 사실 조사 등의 업무에서 누적되는 비정형 자료를 AI를 활용해 데이터베이스화해 범죄 수사 효율을 높이고 피해자 조사 지원을 강화하기 위한 목적으로 개발되었는데요. 피해자 조서뿐만 아니라 전화통화 녹취 파일의 내용에서도 범죄 사실 요건을 확인하고 답변을 제공하는 것이 특징입니다.
LLM이 AI 업계의 화두로 떠오르며 성장, 발전의 속도가 빨라지고 있습니다. 일반적인 산업이나 기술이 등장한 이후 성숙기까지 도달하는 데 걸리는 시간 대비 품질 상승의 그래프가 매우 가파른데요. LLM과 이를 기반으로 한 생성형 AI 서비스의 고도화 경쟁이 본격적으로 시작된 지난해 주요 이슈를 톺아보고, 올해는 어떠한 시장 지형도를 그려낼지 알아봅니다.
LLM의 고질적인 문제를 해결하기 위한 선택지 중 하나로 최근 부상한 검색증강생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG). RAG와 파인튜닝을 비교해보고, 어떤 방식이 기업의 LLM 도입에 효율적일지 조원규 스켈터랩스 대표의 인사이트를 기고문에서 살펴보세요.
챗GPT 열풍으로 너도나도 생성형 AI 시장에 뛰어들면서, 제대로 된 기술력을 갖춘 기업만이 생존할 수 있다는 분위기가 형성되었습니다. 이러한 시장 속에서 스켈터랩스는 대화형 AI 분야에서 '소리 없는 강자'로 자리매김하고 있는데요. 서종훈 개발총괄과의 인터뷰에서 스켈터랩스의 현주소와 목표에 대해 자세한 이야기를 들어보세요.
스켈터랩스가 분당서울대학교병원 콜센터의 상담 서비스 고도화를 위해 딥러닝 기반 음성인식(STT) 기술을 공급했습니다. 이번 음성인식 기술 지원에 활용된 스켈터랩스의 ‘AIQ+Speech’ 솔루션은 음성이 입력되면 실시간으로 텍스트로 변환하는 End-to-End(E2E) 모델을 적용하고 있어 새로운 데이터를 신속하게 학습하는 기능과 특정 도메인에 맞춰 모델을 구축하는 유연성을 갖추고 있습니다.
조원규 CEO는 최근 인터뷰를 통해 "챗GPT에 국한하지 않고 다양한 초거대 AI 기술을 두루 검토해, 서비스에 응용하는 작업을 더욱 가속화하고 AI의 일상화 시대를 열어나갈 것"이며 "앞으로도 기업들의 업무 효율성 향상과 지속 가능한 성장을 돕기 위해 필수적인 인공지능 연구 개발에 매진할 계획"이라고 전했습니다.
스켈터랩스와 KB국민카드가 초거대 언어 모델(LLM) 기반 ‘이벤트 Q&AI’ 베타서비스를 25일 발표했습니다. 이벤트 Q&AI는 스켈터랩스의 LLM 기반 질의응답 챗봇 솔루션인 '벨라 큐나'가 활용되어, LLM이 금융권에 실질적으로 적용된 첫 사례로 주목받고 있습니다.
기업의 LLM 챗봇 도입을 더욱 더 간편하게 하기 위한 기능들이 대거 업데이트되었습니다. 이번 BELLA QNA 업데이트는 크게 △문서 업로드 △챗봇 사전 테스트 △챗봇 사용 데이터 통계 △API 키 제공으로, 기업의 LLM 사용 편의성을 크게 향상시킬 것으로 예상합니다.