인공지능의 신뢰성 문제, 해결 방안은?

AI의 오작동은 사용자, 특히 기업에게 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. Salesforce의 최근 설문조사에 따르면, 기업의 생성 AI 시스템에서 제공되는 답변이 부정확할 가능성을 우려하는 직원들이 절반에 달합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법이 주목받고 있습니다.

Voyag AI, 더 나은 AI 시스템을 위한 RAG 활용

RAG는 AI 모델을 지식 기반과 결합하여 답변 전 모델에 추가 정보를 제공하는 시스템입니다. 이는 일종의 사실 확인 메커니즘으로 작동합니다. Stanford 교수인 Tengyu Ma에 의해 2023년에 설립된 Voyage AI는 이러한 RAG 시스템을 활용하여 고객사에 솔루션을 제공합니다. 그 중에는 Harvey, Vanta, Replit, SK 텔레콤 등이 있습니다.

Voyage는 검색과 정보 수집의 정확성 및 효율성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. AI 모델을 훈련시켜 텍스트, 문서, PDF 등을 벡터 임베딩이라는 숫자 표현으로 변환, 데이터 간의 의미와 관계를 포착해 검색 관련 응용 프로그램에 유용하게 만듭니다.

컨텍스추얼 임베딩으로 정확한 정보 제공

Voyage는 컨텍스추얼 임베딩이라는 특별한 임베딩을 사용합니다. 이는 데이터의 의미뿐만 아니라 데이터가 나타나는 맥락을 포착합니다. 예를 들어 "I sat on the bank of the river"와 "I deposited money in the bank"라는 문장에서 "bank"라는 단어의 의미를 문맥에 따라 다르게 이해하도록 설계되어 있습니다.

Voyage는 기업이 자사의 데이터를 기반으로 맥락 인식형 검색을 할 수 있도록 지원합니다. 이는 검색 정확도를 크게 향상시킵니다. 최근 OpenAI와 경쟁하는 Anthropic은 Voyage의 모델을 "최첨단"이라고 평가했습니다.

2023년 Series A 라운드로 확장 계획

Voyage는 CRV, Wing VC, Conviction, Snowflake, Databricks의 참여로 2,000만 달러의 Series A 투자를 유치했습니다. 이 자금은 새로운 임베딩 모델 출시 및 기업 규모 확장에 활용될 예정입니다. Palo Alto에 기반을 둔 이 회사는 현재 250여 개의 고객을 보유하고 있습니다.

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