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구버의 혁신: RAG로 AI 검색 강화

일반 리포트 2024년 11월 07일
goover

목차

  1. 요약
  2. RAG 기술의 개요
  3. 구버(Goover)의 기술적 특징
  4. 구버의 시장 반응 및 경쟁력
  5. RAG의 응용 사례
  6. 구버의 향후 전망
  7. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 솔트룩스의 스타트업인 구버(Goover)의 혁신적인 AI 검색 서비스에 대해 다룹니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 구버는 한국과 미국 시장에 동시 출시되어 경쟁력을 강화하고 있습니다. 시장 반응은 긍정적이며, 사용자들은 자동 리포트 생성 및 맞춤형 정보 제공 기능에 만족하고 있습니다. 구버는 특히 그래프 검색 증강 생성 기술을 통해 AI 제공 정보의 정확성과 일관성을 높이고, 다양한 온라인 출처에서 종합적인 통찰력을 제공합니다. 퍼플렉시티(Perplexity)와의 비교에서도 구버의 강점이 두드러집니다. 이외에도 구버는 글로벌 시장 확장을 목표로 기술 개선 및 사용자 피드백을 반영한 지속적인 발전 계획을 가지고 있으며, 엔터프라이즈 버전 출시를 통해 기업 고객에게 맞춘 솔루션을 제공할 계획입니다.

2. RAG 기술의 개요

  • 2-1. RAG 기술 정의

  • RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 메타 AI의 연구자들에 의해 소개된 방법으로, 정보 검색 구성 요소와 텍스트 생성 모델을 결합하여 전통적인 챗봇이 겪는 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. RAG는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스에 접근하도록 하여 보다 정확하고 맥락에 적합한 응답을 생성할 수 있게 합니다.

  • 2-2. 전통적인 LLM의 한계

  • 전통적인 대형 언어 모델들은 깊이 있고 특정 조직에 대한 문맥이 부족하며, 잘못된 정보를 생성하는 경향(환각이라고 불림)이 있습니다. 이러한 한계로 인해 특정 질문에 대해 적절한 응답을 제공하는 데 어려움을 겪습니다.

  • 2-3. RAG의 작동 원리

  • RAG는 사용자의 질의를 이해하고, 벡터 유사성 검색과 같은 알고리즘을 통해 관련 정보를 검색하며, 검색된 맥락을 통합하여 응답을 생성하는 과정을 포함합니다. 이러한 과정은 응답의 정확도 및 맥락적 이해도를 향상시켜 AI 애플리케이션의 사용자 경험을 변화시킵니다.

3. 구버(Goover)의 기술적 특징

  • 3-1. 구버의 거대언어모델(LLM) 활용

  • 구버는 솔트룩스의 독자적인 대형 언어 모델(LLM)인 '루시아2(Lucia2)'를 활용하여 실시간 인터넷 검색을 통해 사용자 질문에 최적화된 답변을 제공합니다. 이 모델은 다국어 지원이 가능하며 구버의 자동 지식 탐색 기능의 핵심 요소로 기능합니다.

  • 3-2. 그래프 검색 증강 생성(Graph RAG) 기술

  • 구버에 적용된 그래프 검색 증강 생성 기술(Graph RAG)은 검색 성능을 향상시키기 위해 검색-증강 생성 기법을 활용합니다. 이를 통해 구버는 즉각적인 답변뿐만 아니라 다양한 온라인 출처에서 얻은 종합적인 통찰력과 맥락 정보를 사용자에게 제공합니다. 이 기술은 연구 작업에 필요한 시간을 크게 줄입니다.

  • 3-3. 커넥톰(Connectome) 기능

  • 커넥톰(Connectome)은 구버의 주요 기능 중 하나로, 사용자 상호작용 및 선호도를 학습하여 관련 정보를 효율적으로 찾는 역할을 합니다. 이 AI 브레인은 심층 보고서 및 개인화된 콘텐츠 요약을 생성하는 기능을 통해 구버의 전반적인 기능성과 사용자 참여를 향상시킵니다.

4. 구버의 시장 반응 및 경쟁력

  • 4-1. 사용자 피드백 및 반응

  • 구버(Goover)에 대한 사용자 반응은 전반적으로 긍정적입니다. 사용자들은 구버의 서비스가 웹서핑 후 필요한 정보를 종합적으로 확인할 수 있도록 돕고, 자동으로 생성된 심층 리포트를 통해 정보 정리의 편리함을 느끼고 있다고 평가하고 있습니다. 특히, 질문에 대해 최적화된 답변과 출처를 제공받는 점에서 높은 만족도를 보이고 있습니다. 2024년 3월부터 5월까지의 트래픽 데이터에 따르면, 한국에서 65.44%의 트래픽이 발생하여 구버의 사용자 기반이 강하다는 것을 나타냅니다.

  • 4-2. 퍼플렉시티와의 비교 분석

  • 구버와 퍼플렉시티는 AI 검색 서비스에서의 주요 경쟁자입니다. 퍼플렉시티는 복잡한 질문에 빠르게 답변을 제공하며, 사용자가 제공한 정보에 기반하여 대화형으로 답변을 제시하는 서비스입니다. 반면, 구버는 AI 뇌 '커넥톰'을 통해 전 세계 웹에서 사용자에게 반드시 필요한 정보를 빠르게 찾아주는 동시에 심층 리포트도 자동 생성하는 혁신적인 기능을 제공합니다. 특히 세 가지 주요 기능인 애스크 구버, 커넥톰, 그래프 검색 증강 생성(Graph RAG) 기술이 결합되어 높은 경쟁력을 나타내고 있습니다.

  • 4-3. 구버의 경쟁력 있는 기능

  • 구버의 구체적인 경쟁력 있는 기능으로는 다음과 같은 요소들이 있습니다. 첫째, 애스크 구버(Ask Goover) 기능을 통해 사용자의 질문에 대해 최적의 답변을 제공하며, 심층적인 질의응답과 정보 추천이 가능합니다. 둘째, 커넥톰(Connectome)은 AI의 뇌 역할을 하여 전세계 웹에서 맞춤형 정보를 제공하며, 자동 생성된 심층 리포트를 통해 상세한 정보를 제공합니다. 셋째, 그래프 검색 증강 생성(Graph RAG) 기술을 통해 검색 결과를 향상시켜 보다 깊이 있는 정보 접근을 지원하고 있습니다.

5. RAG의 응용 사례

  • 5-1. 고객 지원

  • RAG 기술은 고객 지원 챗봇을 향상시키는 데에 사용되며, 제품 카탈로그, 회사 데이터 및 고객 정보를 바탕으로 개인화된 구체적인 응답을 제공할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 RAG 챗봇은 고객 문제를 해결하고, 작업을 완료하며, 효과적으로 피드백을 수집하여 고객 만족도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

  • 5-2. 비즈니스 인텔리전스

  • 비즈니스 인텔리전스 분야에서 RAG 응용프로그램은 기업이 최신 시장 데이터, 트렌드 및 뉴스 통합을 통해 유용한 인사이트, 보고서 및 실행 가능한 권장 사항을 생성하는 데 도움을 줍니다. 이러한 통합은 전략적 의사 결정에 정보를 제공하며 기업이 경쟁 우위를 확보하는 데 기여합니다.

  • 5-3. 법률 연구

  • 법률 연구에 있어 RAG 응용프로그램은 법률 데이터베이스에서 관련 사례법, 법령 및 규제를 신속하게 검색할 수 있도록 지원합니다. 또한, 중요한 사항을 요약하고 특정 법적 질문에 대한 답변을 제공함으로써 시간 절약과 함께 법적 문의의 정확성을 유지합니다.

6. 구버의 향후 전망

  • 6-1. 글로벌 시장 전략

  • 구버(Goover)는 한국과 미국 시장에 동시 출시되어 글로벌 검색 시장에서의 입지를 확립하고자 하고 있습니다. 구버의 글로벌 시장 진출 전략은 한국과 미국에서의 빠른 사용자 확보 및 정보의 최신성과 정확성을 중시하는 금융, 마케팅, 방송 미디어 등의 분야를 주요 타겟으로 설정하고 있습니다. 구버는 사용자에게 심층적인 정보와 맞춤형 리포트를 제공하는 애스크 구버(Ask Goover) 기능을 통해 정보의 가치를 높이고 있습니다.

  • 6-2. 기술 개선 계획

  • 구버는 사용자 질문에 대해 최적의 답변을 제공하는 애스크 구버 기능과 맞춤형 정보를 제공하는 커넥톰(Connectome)을 중심으로 지속적인 기술 개선을 계획하고 있습니다. 구버는 그래프 검색 증강 생성(Graph RAG) 기술을 통해 정확하고 일관된 정보를 제공하며, 이는 사용자 경험을 더욱 향상시키는 데 기여할 것입니다. 또한, 사용자 피드백을 반영하여 필요에 따른 기능 개선이 진행될 예정입니다.

  • 6-3. 엔터프라이즈 버전 출시 예정

  • 구버는 맞춤형 리포트 생성 및 자동 브리핑 페이지 생성 기능을 기반으로 기업 고객을 위한 엔터프라이즈 버전을 출시할 계획입니다. 이 버전은 온프레미스 및 어플라이언스 형태로 제공될 예정이며, 기업의 정보 보호를 강화하기 위한 보안 기능이 포함될 것입니다. 이는 기업 고객들에게 더욱 매력적인 서비스로 자리매김할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.

결론

  • 구버(Goover)는 RAG 기술을 통합하여 AI 검색 서비스의 한계를 극복하고, 사용자 맞춤형 정보 제공을 통해 시장 내 경쟁력을 발휘하고 있습니다. 퍼플렉시티(Perplexity)와 비교했을 때, 구버의 다수의 혁신적인 기능들은 향후 성공 가능성을 높이고 있습니다. 특히 금융, 마케팅, 방송 미디어와 같은 분야에서 성장할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 그러나 구버는 사용자 유지율 향상과 이탈률 감소를 위한 전략적 조치가 필요하며, 엔터프라이즈 버전으로 기업 고객을 대상으로 한 시장 확장을 고려해 지속적인 발전을 목표로 하고 있습니다. 또한, 기술 개선과 사용자의 피드백을 반영한 발전 계획은 구버의 지속적인 혁신과 서비스 개선에 기여할 것입니다. 앞으로 구버는 더욱 다양한 응용 사례를 통해 AI 검색 서비스의 표준을 제시할 잠재력이 있습니다.

용어집

  • 구버(Goover) [AI 검색 서비스]: 구버는 솔트룩스의 스핀오프 스타트업이 제공하는 초거대 AI 검색 서비스로, 맞춤형 정보 제공과 자동 리포트 생성 기능을 통해 글로벌 검색 시장에서의 강력한 경쟁력을 자랑합니다.
  • 퍼플렉시티(Perplexity) [AI 검색 서비스]: 퍼플렉시티는 AI 기반 검색 서비스로, 빠른 응답과 명확한 출처 제시를 특징으로 하지만 깊이 있는 분석에서는 다소 부족한 서비스입니다.
  • RAG(Retrieval-Augmented Generation) [기술]: RAG는 정보 검색과 텍스트 생성을 결합하여 AI 모델의 응답 정확도와 맥락 이해를 향상시키는 방법론입니다.

출처 문서