위데이터랩(WedataLab)의 핵심 연구진 : 권건우 CEO, 이근오 CTO, 강승우 CAIO
생성형 AI(Generative AI)의 발전 속도는 눈부시다. OpenAI, Google DeepMind, Meta, Anthropic 등 글로벌 AI 기업들은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 지속적으로 출시하며 AI 활용 가능성을 확장하고 있다. 하지만 이러한 기술이 제대로 활용되기 위해서는 빅데이터, 데이터베이스(DB), 벡터 DB, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같은 핵심 기술들이 필수적으로 뒷받침되어야 한다.
특히, LLM이 고도화될수록 더 방대한 데이터와 효율적인 데이터 관리, 그리고 고성능의 데이터베이스(DB) 기술이 필요하다. 벡터 DB는 AI 모델이 데이터 간의 연관성을 벡터 공간에서 수치적으로 표현하고, 유사도를 기반으로 검색하는 데 최적화된 기술이다. 여기에 RAG 기술이 결합되면 AI가 사전에 학습한 데이터뿐만 아니라 실시간으로 검색된 정보까지 반영하여 더욱 정확하고 신뢰도 높은 답변을 생성할 수 있다.이처럼 생성형 AI 기술이 발전하면서, AI 모델의 신뢰성과 성능을 유지하고 모니터링할 수 있는 체계적인 솔루션이 필요해졌다. 이러한 시장의 요구에 부응하여 탄생한 솔루션이 바로 ‘EZIS for GenAI (LLM RAG)’다.
’EZIS for GenAI (LLM RAG)‘는 AI 모델의 성능을 평가하고 모니터링할 수 있도록 설계된 전문 솔루션이다. 생성형 AI가 산업 전반으로 확산되는 가운데, 기업과 기관들은 보다 정교한 검색과 성능 최적화가 가능한 AI 평가 및 운영 관리 솔루션을 요구하고 있다. 위데이터랩(WedataLab)의 EZIS for GenAI (LLM RAG)는 AI 기반의 데이터 검색, 평가, 성능 관리 및 모니터링 기능을 종합적으로 제공하는 솔루션으로, 기업이 AI 모델을 보다 안정적으로 운영할 수 있도록 지원한다.
▶ EZIS for GenAI (LLM RAG)의 주요 기능은 다음과 같다.
첫째, LLM RAG 벡터 DB 모니터링 기능이다.
EZIS for GenAI (LLM RAG)는 벡터 DB의 성능을 실시간으로 모니터링하여 문서 검색 상태와 성능 지표를 지속적으로 확인할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 문서 매칭의 정확도를 유지하고 검색 성능을 최적화할 수 있다. 또한, 벡터화된 데이터의 인덱싱과 검색 성능을 최적화하는 기능을 제공하여, 보다 높은 품질의 검색 결과를 도출할 수 있도록 하이퍼파라미터 최적화를 지원한다.
아울러, Lang Chain API와 서버 리소스 모니터링 기능을 통해 CPU, 메모리 사용량, 접속 사용자 수, 평균 응답 시간, 에러 비율 등을 종합적으로 추적할 수 있다. 이러한 성능 모니터링 기능을 바탕으로, 시스템 운영자가 AI 모델의 성능을 실시간으로 분석하고 최적화할 수 있도록 돕는다.
둘째, LLM RAG 평가 자동화 기능이다.
EZIS for GenAI (LLM RAG)는 생성형 AI가 제공하는 답변의 신뢰성을 높이기 위해 검색 정확도와 답변의 연관성을 평가하는 기능을 제공한다. 이를 통해 AI가 생성한 응답이 원본 질문과 얼마나 관련이 있는지를 분석하고, 이를 기반으로 성능을 개선할 수 있도록 지원한다.
또한, AI 모델이 부정확한 정보를 생성하는 문제를 감지하고 이를 방지하기 위해 환각 가능성 탐지 기능을 포함하고 있다. 이 기능은 AI가 오류를 범했을 가능성이 있는 경우 즉시 알림을 제공하여 운영자가 대응할 수 있도록 돕는다.
아울러, 지속적인 성능 최적화를 위해 검색 및 응답의 정확도를 유지할 수 있도록 튜닝 가이드를 제공한다. 이를 통해 AI 모델이 보다 정교한 방식으로 학습하고 개선될 수 있도록 지원하며, 운영자는 모델 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 최적화 방안을 적용할 수 있다.
셋째, LLM RAG 운영 관리 기능이다.
EZIS for GenAI (LLM RAG)는 AI 시스템의 안정적인 운영을 위해 CPU, 메모리, GPU 등의 기본 서버 성능 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 시스템 리소스의 사용 현황을 분석하고, 성능 저하나 과부하 발생을 사전에 감지할 수 있다.
또한, 벡터 DB의 조회 시간과 LLM이 답변을 생성하는 데 소요되는 시간을 측정하여 AI 모델의 응답 속도를 지속적으로 관리할 수 있다. 이를 바탕으로 검색 효율성을 높이고, 보다 빠른 응답을 제공할 수 있도록 최적화할 수 있다.
아울러, AI 모델이 처리한 데이터량을 분석하기 위해 사용된 토큰 수를 측정하고, 검색 성능을 평가할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 운영자는 AI 시스템의 성능을 보다 세밀하게 관리하고, 필요에 따라 최적의 운영 환경을 조성할 수 있다.
▶ EZIS for GenAI (LLM RAG)의 필요성
첫째, 신뢰도 향상이다. LLM의 성능이 높아도, 잘못된 정보를 제공하면 활용 가치가 떨어진다. EZIS는 AI 응답의 신뢰도를 높이기 위한 필수 도구다.
둘째, 성능 최적화이다. LLM과 RAG는 높은 연산 자원을 필요로 한다. 벡터 DB의 최적화와 인덱싱 효율성을 극대화하는 것이 필수적이다.
셋째. 운영 비용 절감이다. 기업들이 GenAI를 도입할 때 처음부터 대규모 투자를 하기보다는 ‘Start Small’ 전략을 원한다. EZIS는 저비용으로 시작하여 점진적으로 확장할 수 있는 유연성을 제공한다.
▶ EZIS for GenAI (LLM RAG) 개발진 소개
EZIS for GenAI (LLM RAG)는 ‘위데이터랩(WedataLab)’의 핵심 연구진들이 개발한 솔루션이다.
권건우 CEO는 RDBMS 아키텍처 연구 경력 25년 이상의 전문가로, 삼성SDS 금융본부에서 TA 및 DBA로 활동하며 다양한 차세대 프로젝트를 수행해왔다. 또한, 교육부 매치업 사업에서 인공지능 및 빅데이터 부문 과제를 책임지며 AI 기반 데이터 관리 시스템을 연구해왔다.
이근오 CTO는 데이터베이스 및 인공지능 인프라 전문가로, 삼성카드, 신한생명, ING생명 등의 차세대 프로젝트를 개발하며 다양한 데이터베이스 최적화 및 성능 관리 경험을 쌓아왔다.
강승우 CAIO(Chief AI Officer)는 한국오라클 상무 출신으로, BEA 아태지역 최고기술책임자(CTO)로 활동하며 글로벌 소프트웨어 개발에 참여했다. 또한, Ezis for GenAI (LLM RAG) 솔루션 개발을 주도하며 LLM RAG 기반의 AI 평가 및 모니터링 시스템을 구축해왔다
이들의 전문성과 경험을 바탕으로 EZIS for GenAI (LLM RAG)는 최신 AI 기술과 데이터베이스 최적화 기술을 결합한 강력한 솔루션으로 자리 잡고 있다.
AI가 올바른 데이터를 검색하고, 신뢰할 수 있는 정보를 제공하며, 최적화된 성능을 유지하기 위해서는 ‘EZIS for GenAI (LLM RAG)’와 같은 AI 평가 및 모니터링 솔루션이 반드시 필요하다. 앞으로도 위데이터랩의 기술력과 전문성을 기반으로 AI 평가 및 모니터링 시장에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것이다.
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