[메타웹데일리]

 

DX 전문기업 LG CNS가 ‘DAP GenAI 플랫폼’을 통해 기업 고객의 생성형 AI 서비스 도입에 대한 고민을 해결한다.

LG CNS는 기업용 생성형 AI 플랫폼 ‘DAP GenAI 플랫폼’[1]을 대폭 강화해 공개했다. 지난 10월 출시한 언어 생성형 AI 솔루션인 GenAI Text에 △Knowledge Lake △GenAI Image △GenAI Talk 등 3개 솔루션을 추가하며 전면 고도화한 것이다.

생성형 AI 활용을 위한 기업들의 움직임이 본격화되면서, 다양한 적용 가능 사례(Use Case)들이 등장하고 있다. 하지만 이를 체계적으로 생성·운영·관리할 플랫폼이 없어, 실제 비즈니스에 적용하지 못하고 단편적인 사례 구현에 그치는 경우가 대부분이다. LG CNS 생성형 AI 서비스 도입을 원하는 기업 고객이 ‘DAP GenAI 플랫폼’을 통해 필요한 서비스들을 언제든 손쉽게 만들어 적용하고, 체계적으로 운영·관리할 수 있도록 한다. LG CNS는 지난해 20여개의 생성형 AI 레퍼런스 등을 통해 확보한 기술적 자산을 ‘DAP GenAI 플랫폼’에 담아 완성도를 극대화했다.

기업 고객은 자체 서버, 클라우드 등 보유 중인 인프라에 ‘DAP GenAI 플랫폼’을 설치해 비즈니스에 필요한 생성형 AI 서비스를 만들고 활용할 수 있다. 생성형 AI가 거짓이나 왜곡된 내용을 생성하는 정보 왜곡 현상(Hallucination, 할루시네이션)은 고객이 보유한 문서와 데이터와 같은 내부 정보자산을 활용함으로써 해결한다. ‘DAP GenAI 플랫폼’은 새롭게 등장하는 생성형 AI 기술들을 바로 탑재할 수 있어, 고객이 항상 최신의 AI를 사용할 수 있다는 장점도 갖췄다.

‘Knowledge Lake’를 활용하는 기업 고객은 생성형 AI로 사내 필요한 데이터를 찾아 임직원들의 업무 효율성을 극대화할 수 있다. 업무 관련 수십만 페이지의 문서를 확인할 필요 없이 질문을 입력하면 생성형 AI가 지식化된 내부 문서를 분석해 답변을 제공하기 때문이다. 고객이 보유하고 있는 방대한 양의 문서를 지식化하는 과정은 △문서 적재 △파싱(Parsing) 및 구조화 △시맨틱 청킹(Semantic Chunking) △의미 강화(Enrichment) △임베딩(Embedding) 등 LG CNS의 전문가들이 구현한 5단계 프로세스를 거친다. 파싱 및 구조화는 업로드한 문서를 제목, 소제목, 본문, 표, 이미지 등으로 구분하며 시맨틱 청킹은 구분한 문서 내용을 의미별로 나누는 과정이다. 의미 강화는 문서 내용에 메타정보[2]를 추가해 정확한 정보가 검색될 수 있도록 하고, 임베딩은 문서 내용을 생성형 AI가 읽고 처리할 수 있는 형태로 변환한다.

‘Knowledge Lake’는 워드(Word), 파워포인트(Powerpoint), 엑셀(Excel), 한글 문서(HWP), PDF 등 대부분 기업이 업무에 사용하는 문서 형태를 모두 지식化할 수 있다. 또한 문서 내 표, 이미지 등 대부분의 생성형 AI가 잘 읽지 못하는 내용도 온전히 인식할 수 있도록 고도화해 더욱 정교한 답변이 가능하다. 답변 관련 상세 내용이 필요한 경우, 별도 표기된 답변 출처를 통해 원본 문서를 확인할 수도 있다.

기업 고객은 ‘GenAI Text’를 통해 원하는 언어 생성형 AI 서비스를 개발할 수 있다. ‘GenAI Text’는 △AI 서비스 △AI 프롬프트 △LLMOps[3] 등 3개 모듈을 제공한다. AI 서비스를 활용하면 문서 요약, 상품 추천, 보고서 작성 등의 다양한 생성형 AI 서비스를 구현하고 즉시 배포해 사용할 수 있다. AI 프롬프트는 생성형 AI 활용에 가장 중요한 프롬프트를 만들어준다. LG CNS는 사전 검증을 마친 수십여종의 AI 서비스와 AI 프롬프트를 ‘GenAI Text’에 탑재했다. 이를 통해 고객은 언어 생성형 AI를 업무에 빠르게 적용할 수 있다. LG CNS는 선탑재되는 AI 서비스와 AI 프롬프트의 종류를 지속 확대해 나갈 예정이다. LLMOps는 고객이 초거대 언어모델(LLM)을 미세 조정(Fine-tuning)해 비즈니스에 특화된 LLM을 만들 수 있도록 한다. 고객은 원하는 LLM을 선택해 보유하고 있는 데이터를 학습시킴으로써 기업 고유의 LLM을 확보·운영할 수 있다.

LG CNS는 ‘GenAI Text’가 제공하는 LLM 라인업도 대폭 확대했다. 현재 ‘GenAI 텍스트’에서 지원하는 LLM은 엑사원, GPT-4, 클로드, 라마(Llama), 제미나이(Gemini) 등 수십여종에 이른다. 여기에는 올해 2월 구글에서 선보인 초경량화 LLM인 젬마(Gemma)를 포함한 최신 LLM들도 포함돼있다.

‘GenAI Image’는 기업 고객이 광고/마케팅, 제품 디자인 등 이미지를 생성할 수 있도록 한다. 고객은 ‘GenAI Image’에 만들고자 하는 이미지에 대한 설명을 입력하거나 기본이 되는 이미지를 업로드 또는 마우스로 그리는 등 다양한 방식을 통해 이미지를 생성할 수 있다. 이는 텍스트, 이미지 등 다양한 유형의 데이터를 이해하고 처리하는 멀티모달(Multi-Modal) 기술이 기반이다. LG CNS는 여기에 흑백, 미디어아트, 애니메이션, 영화 등 다양한 이미지 장르를 구현해 고객이 손쉽게 사용할 수 있도록 했다.

‘GenAI Image’가 제공하는 LVMOps[4]를 활용하면 기업 고객이 필요로 하는 정교한 이미지를 생성할 수 있는 초거대 비전모델(LVM)도 제작할 수 있다. 고객이 보유하고 있는 이미지 자산을 스테빌리티 AI의 이미지 생성형 AI인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등 모델에 학습시키는 방식이다.

기업 고객은 ‘GenAI Talk’ 솔루션을 통해 생성형 AI를 기반으로 대화형 챗봇을 만들 수 있다. LG CNS는 기존 AI 챗봇 개발 솔루션인 ‘DAP Talk’에 생성형 AI 기술을 접목해 고도화했다. 시나리오 기준으로 답변하는 챗봇에 생성형 AI를 접목해 답변을 생성하도록 함으로써 고객의 요청사항이 모호하거나 대화의 주제가 변경되더라도 실제 사람처럼 자연스러운 대화가 가능하다. 기업 고객은 텍스트, 음성 그리고 이 두 가지를 결합한 챗봇 서비스를 만들어 전화 상담·홈페이지·애플리케이션·SNS 등 모든 고객 접점 채널에서 활용할 수 있다.

LG CNS는 생성형 AI 업계를 관통할 새로운 트렌드로 ‘LXM’을 손꼽고 있다. LXM은 Large X Model을 말하며, X는 언어(Language), 비전(Vision), 멀티모달 등 모든 것(Everything)을 의미한다. LG CNS는 ‘DAP GenAI 플랫폼’을 통해 다가올 LXM 시대를 선도하기 위한 준비를 갖추고 있다.

LG CNS D&A(Data Analytics&Artificial Intelligence) 사업부장 장민용 상무는 “생성형 AI를 도입하려는 기업 고객은 성능, 비용, 속도, 신뢰 등 4가지 요소를 반드시 고려해야 한다”며 “DAP GenAI 플랫폼은 기업 고객의 생성형 AI 도입을 위한 4요소를 모두 충족하는 최고의 선택지가 될 것”이라고 강조했다.

[1] DAP: Data Analytics&AI Platform의 준말로, LG CNS의 AI 빅데이터 플랫폼 브랜드
[2] 메타정보: 데이터의 내용, 특징, 조건 및 기타 특성을 요약하거나 설명하는 정보
[3] LLMOps: LLM Operations의 준말로 LLM의 학습과 배포, 운영에 필요한 기술과 서비스를 의미
[4] LVMOps: LVM Operations의 준말로 LVM의 학습과 배포, 운영에 필요한 기술과 서비스를 의미

언론연락처: LG CNS 언론홍보팀 박선오 책임

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