의약학 AI 솔루션 '케이론', 논문·데이터 검색 과정 기존 대비 80% 개선
[SRT(에스알 타임스) 윤서연 기자] SK네트웍스의 투자사인 AI 스타트업 ‘피닉스랩’이 모듈형 검색 증강 생성(이하 Modular RAG)을 적용한 첫 번째 산업 특화 솔루션을 공개했다고 18일 밝혔다.
이번 행사는 지난 17일 서울시 광진구 워커힐 호텔앤리조트에서 진행됐다. 행사에서는 피닉스랩의 설립 과정 및 미래 계획, 생성형 AI 솔루션 ‘케이론(Cheiron)’의 특장점과 로드맵 등이 주요 주제로 다뤄졌다.
피닉스랩은 지난 4월 미국 실리콘밸리에서 SK네트웍스의 AI 기술개발조직으로 시작했다. SK네트웍스와의 협력을 통해 AI 솔루션 개발 및 서비스 검증, 마켓 테스트를 차례로 추진하며 지난 9월에는 독립 법인으로 출범했다.
이번에 공개된 케이론은 피닉스랩이 선보인 첫 번째 산업 특화 솔루션으로, ▲제약 업계 특화 ▲원스톱 검색 ▲의미 기반 검색 ▲워크플로우 자동화 ▲주요 언어 지원 등 5가지 특장점을 제공한다. 피닉스랩은 의약학 업계 고객을 확보하며 기술 완성도를 높이는 것은 물론, 개별 기업에 특화된 기능을 더한 솔루션으로 글로벌에서의 영향력을 강화해 나갈 방침이다.
피닉스랩의 핵심 기반 아키텍처는 Modular RAG로, 기업이 AI 서비스를 이용함에 있어 거대 언어 모델(이하 LLM)의 단점을 보완한 동시에 검색 증강 생성(이하 RAG)에서 한 단계 더 고도화된 기술이다.
피닉스랩은 RAG의 기본 장점인 ▲실시간 검색을 통한 학습 비용 감축 ▲보안 ▲자연어 처리 기술로 질문 의도에 기반한 데이터만 선별 등을 통해 신뢰도 높은 데이터로 답변을 구성하고 자체 재검증을 거쳐 환각 현상을 완화하도록 설계해 LLM의 약점을 보완했다.
피닉스랩은 여기에 한 단계 더 나아간 Modular RAG를 통해 내부 모듈들이 동일한 입출력 값을 가질 수 있도록 구현했다. 기존 RAG는 다양한 사용자 사례에 맞는 최적화를 위해 모듈 간 연결을 수작업으로 설정해야 했던 반면, Modular RAG는 유연하고 간편한 모듈 연결을 통해 고품질 답변을 신속하게 생성할 수 있어 신기술이나 새로운 데이터로의 확장성에 강점을 갖는다.
피닉스랩은 자사의 Modular RAG를 적용하면 연구 기획 단계에서 논문 및 데이터 검색 과정을 기존보다 최대 80% 이상 개선 가능하다는 사실을 확인했다. 이를 바탕으로 제약 업계 종사자들의 문서 검색 시간을 단축시킬 수 있는 케이론을 개발한 것이다.
배민석 피닉스랩 대표는 “핵심 기술인 Modular RAG를 바탕으로 전문성과 신뢰도를 모두 겸비한 솔루션을 제공해 고객들에게 실질적 효용을 선사하는 파트너가 되는 것이 중요한 목표”라며 “피닉스랩 이정표의 초석인 케이론을 시작으로 향후 기술 영향력을 극대화하며 더 많은 기업과 커뮤니티를 대상으로 사업 경쟁력을 제고할 계획”이라고 말했다.
SK네트웍스 사업총괄 사장을 맡고 있는 최성환 피닉스랩 경영자문은 “오늘 행사는 글로벌 혁신가들과 교류하며 뜻 깊은 시간을 보낸 자리로, 그 동안 혁신을 향한 다양한 '점'을 찍어왔다면 오늘은 그 점들을 '선으로 연결하는' 의미 있는 기회였다”며, “피닉스랩은 선한 모티베이션을 바탕으로 한 기술 철학을 통해 기업들이 직면한 다양한 문제들을 해결해 나가는 데 앞장설 것”이라고 말했다.