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.

자율 AI 에이전트 개발에 뛰어든 스켈터랩스가 그리는 청사진을 김도연 최고제품책임자(CPO)의 인터뷰를 통해 확인해보세요.

기업이 구현할 수 있는 챗봇은 더 이상 수동적으로 움직이는 챗봇이 아닙니다. 구현의 가능성에서 더 나아가 능동적인 문제 해결의 가능성을 보여줘야 경쟁력을 갖춘 챗봇이라 할 수 있습니다. 자율 AI 에이전트를 결합한 챗봇의 미래를 스켈터랩스 조원규 CEO 기고문에서 살펴보세요.