인공지능의 환각, 어떻게 줄일까? 🤔\n\n요즘 인공지능\n시스템이 자꾸\n이상한 답변을\n내놓아서 걱정이죠?\n기업들도 이 문제로\n큰 고민을 하고 있습니다.\n특히, 비즈니스에서는\n잘못된 정보가\n큰 손실로 이어질 수\n있기 때문인데요.\n최근 Salesforce의 조사에\n따르면, 많은 직원들이\n자사 AI 시스템의\n정확성에 대해\n걱정을 하고 있다고 합니다.\n\n그렇다면, 어떻게\nAI의 환각을\n줄일 수 있을까요?\n\n### RAG 기술의 등장 🚀\n\nRAG, 즉\n”Retrieval-Augmented Generation”\n기술이 그 답이 될 수 있습니다.\n이 기술은 AI 모델에\n지식 베이스를 연결해\n추가 정보를 제공함으로써,\n모델이 보다 정확한\n답변을 내놓도록\n돕는 역할을 합니다.\n마치 사실 확인을\n하는 시스템이라고\n생각하시면 됩니다.\n그리고 이 기술을\n바탕으로 다양한\n비즈니스가 성장하고 있죠.\n\n### Voyage AI의 역할 💡\n\nVoyage AI라는\n회사가 이 RAG 기술을\n활용해 각광을 받고 있습니다.\n스탠포드 대학교의\nTengyu Ma 교수가 설립한\n이 회사는 Harvey, Vanta,\nReplit, SK Telecom 등\n다양한 기업에\nRAG 시스템을\n제공하고 있습니다.\n이 회사는 기업 맞춤형\n솔루션을 제공하며,\n코딩, 금융, 법률,\n다국어 애플리케이션 등\n다양한 도메인에\n적용하고 있는데요.\n\n### 혁신적인 임베딩 기술 ✨\n\nVoyage는 텍스트, 문서,\nPDF 등의 데이터를\n벡터 임베딩으로\n변환해 활용합니다.\n벡터 임베딩은\n데이터의 의미와\n관계성을 압축된\n형태로 표현하는데요,\n이것이 검색 관련\n애플리케이션에\n매우 유용하죠.\n특히, 컨텍스트적\n임베딩을 사용해\n데이터가 나타나는\n맥락까지 포착합니다.\n예를 들어,\n”강가에 앉았다”와\n”은행에 돈을\n예금했다”라는 문장에서\n”은행”의 의미가\n다르게 표현되죠.\n\nVoyage는 자체적으로\n모델을 호스팅하고\n라이센스를 제공하며,\n고객 맞춤형 모델\n튜닝 서비스도\n제공하고 있습니다.\n이로 인해 다른\n경쟁사보다 더 나은\n성능과 비용 효율성을\n제공한다고 하는데요.\n\n### Voyage의 미래 🌟\n\nPalo Alto에 본사를 둔\nVoyage는 현재\n250개 이상의\n고객을 보유하고 있습니다.\n최근에는 CRV, Wing VC,\nConviction, Snowflake,\nDatabricks와 함께\n2000만 달러 규모의\n시리즈 A 라운드를\n마무리했습니다.\n이 자금은 새로운\n임베딩 모델 출시와\n회사의 규모를 두 배로\n확장하는 데\n사용될 예정이라고 합니다.\n\n출처
