인텔리시스는 LLM을 활용한 서비스 개발에 필수적인 검생증강생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)을 노코드 기반으로 자동 구축할 수 있는 솔루션 ‘레그빌더(Rag Builder)’를 출시했다고 밝혔다. RAG는 LLM이 답변을 생성하기 전에 사전 학습한 데이터뿐만 아니라, 기업 내의 신뢰할 수 있는 주요 정보를 참조하도록 하는 프로세스로, 막대한 자원이 소요되는 학습 과정을 거치지 않고도 AI 환각을 완화하고 답변 투명성을 높일 수 있다.
인텔리시스 RAG 자동 구축 솔루션 레그빌더 ⓒIntelliSys
하지만 RAG는 구현 과정에 많은 노력과 시간이 투여된다. 인텔리시스 이상구 대표는 “현재는 RAG 파이프라인 각 단계에서 사람이 직접 전략을 설정하고 시행착오의 과정을 거쳐 최적화 기술 전략을 찾아내는 데 수개월이 소요되면서 RAG 구축이 LLM 서비스 개발에 병목이 되고 있다"고 지적했다.
인텔리시스의 레그빌더(Rag Builder)는 AI가 기업의 지식 자원을 분석해 사용자의 예상 질문을 도출해내고, 예상 질문에 가장 최적인 RAG 파이프라인을 정의하고 실행해 기존 방식 대비 구축 시간을 대폭 줄이고 성능을 높이는 것이 특징이다. RAG 파이프라인 전체의 최적화 과정을 AI로 자동화함으로써 사람의 개입 없이 RAG를 구축할 수 있다.
이상구 대표는 "생성형 AI 시장의 패러다임이 파운데이션 모델 중심에서 혁신적인 서비스 개발로 전환되고 있다"며, “인텔리시스는 글로벌 최초로 RAG 구축을 자동화하는 레그빌더를 시작으로 높은 성능을 기반으로 한 혁신적인 LLM 서비스 빌더로 자리매김하겠다”고 밝혔다.
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