기업용 온프레미스 LLM에 대해 알아보자.

Written by 기업교육팀

들어가며

최근 OpenAI의 LLM 모델이 상용화된 이후, 생성형 AI는 빠른 발전을 거듭하며 다양한 용도로 분기되고 있습니다. 초기에는 주로 클라우드 기반의 서비스 형태로 제공되었으나, 기업의 비즈니스 모델 변화, 비용 절감 요구, 보안 강화 등의 요인으로 인해 보다 맞춤형으로 커스터마이징된 LLM 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다.

특히, 금융, 의료, 법률, 제조업 등 고도의 정보 보안이 요구되는 산업에서는 기존의 클라우드 기반 AI 모델을 활용하는 데 한계가 있습니다. 이러한 변화 속에서, 기업 내부에서 운영할 수 있는 온프레미스 LLM이 주목받고 있으며, 데이터 유출을 방지하고 기업 내부 정보와 연계하여 최적화된 AI 모델을 구축하려는 수요가 증가하고 있습니다.

이 뉴스레터에서는 온프레미스 LLM의 개념과 작동 방식, RAG 프레임워크를 활용한 성능 강화 방법, 실제 기업 사례, 그리고 한국의 주요 온프레미스 LLM 서비스 제공업체들을 소개합니다.

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1. 온프레미스 LLM이란 무엇인가? 어떤 용도로 기업들이 구축하려고 하는가?

온프레미스 LLM(On-Premise Large Language Model)은 기업 내부에 직접 설치하여 운영하는 대규모 언어 모델로, 클라우드 기반 LLM과는 달리 기업 내부 네트워크 내에서만 작동합니다. 이는 정보 보안을 중시하는 기업들에게 높은 보안성과 데이터 프라이버시 보호를 보장하는 솔루션으로 주목받고 있습니다.

기업들이 온프레미스 LLM을 구축하려는 주요 목적은 다음과 같습니다.

• 데이터 보안 강화: 내부 데이터가 외부 클라우드 서버로 유출될 가능성을 차단하고, 기업의 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있습니다.
• 업무 생산성 향상: 내부 문서 분석, 자동 보고서 생성, 고객 응대 자동화 등을 통해 직원들의 업무 부담을 줄이고 효율성을 극대화할 수 있습니다.
• 기업 맞춤형 AI 모델 구축: 기업의 고유한 데이터와 문서들을 학습시켜 맞춤형 언어 모델을 개발하고 활용할 수 있습니다.
• 법규 및 규제 준수: 금융, 의료, 공공기관 등 특정 산업에서는 클라우드 기반 AI 솔루션이 법적 규제를 준수하기 어려운 경우가 많습니다. 온프레미스 LLM은 이러한 문제를 해결하는 대안이 될 수 있습니다.

온프레미스 LLM은 기업이 AI 기술을 보다 안전하고 유연하게 활용할 수 있도록 지원하는 핵심 솔루션으로 자리 잡고 있으며, 다양한 산업군에서 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다.

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2. 온프레미스 LLM의 작동 방식

온프레미스 LLM은 기업의 자체 서버 또는 데이터센터에 배포되어 운영됩니다. 일반적으로 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

1. 모델 배포 및 초기 설정
   • 사전 학습된 대규모 언어 모델(LLM)을 기업의 자체 서버에 설치합니다.
   • 필요에 따라 추가적인 미세 조정(Fine-tuning)을 수행하여 기업 내부 데이터에 최적화된 성능을 확보합니다.
2. 데이터 통합 및 접근 관리
   • 기업의 내부 데이터베이스, 문서 관리 시스템, 이메일, 고객 지원 시스템 등과 연동됩니다.
   • AI 모델이 접근할 수 있는 데이터 범위를 설정하고, 보안 및 접근 제어 기능을 강화합니다.
3. AI 응답 생성 및 최적화
   • 사용자가 질의를 입력하면 LLM이 내부 데이터를 활용하여 적절한 응답을 생성합니다.
   • 검색 강화 생성(RAG) 기법 등을 적용하여 응답의 신뢰성과 정확도를 높입니다.
4. 운영 및 지속적 관리
   • 모델 성능 모니터링 및 지속적인 개선을 통해 AI 품질을 유지합니다.
   • 필요할 경우 추가적인 데이터 학습과 파라미터 조정을 수행하여 성능을 향상시킵니다.

온프레미스 LLM은 기업이 AI 모델을 완전히 제어할 수 있도록 하며, 이를 통해 기업 내에서 안전하고 효율적인 AI 활용이 가능하도록 지원합니다.

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3. RAG 프레임워크 도입을 통한 온프레미스 LLM의 성능 강화

검색 강화 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 온프레미스 LLM의 성능을 극대화하기 위해 도입되는 핵심 기술 중 하나입니다.

RAG의 핵심 원리

RAG는 기본적으로 두 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

1. 정보 검색(Retrieval): LLM이 질의에 대한 응답을 생성하기 전에, 기업의 데이터베이스나 문서 저장소에서 가장 관련성이 높은 정보를 검색합니다.
2. 생성(Generation): 검색된 정보를 기반으로 AI 모델이 더욱 정확하고 신뢰성 높은 응답을 생성합니다.

RAG의 장점

• 응답 신뢰성 향상: 단순한 AI 모델 출력이 아니라, 기업 내부 데이터와 결합된 응답을 생성하여 정확도를 높일 수 있습니다.
• 최신 데이터 반영: 기존의 LLM은 학습 데이터 이후의 최신 정보를 반영하지 못하는 한계가 있으나, RAG는 실시간 검색을 통해 최신 정보까지 반영할 수 있습니다.
• 오답 최소화: LLM이 자체적으로 생성하는 정보가 부정확할 가능성을 줄이고, 내부 문서를 기반으로 한 검증된 응답을 제공할 수 있습니다.

이러한 RAG 프레임워크는 기업이 온프레미스 LLM을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하며, 특히 법률, 금융, 의료 등 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서 큰 강점을 발휘합니다.

4. 온프레미스 LLM의 실제 기업 사례

1) 금융업 – 내부 데이터 분석 및 자동화

금융기업들은 온프레미스 LLM을 활용하여 내부 보고서 작성 및 금융 데이터 분석을 자동화하는데 사용하고 있습니다. 기존에는 수작업으로 이루어지던 시장 동향 보고서와 내부 의사결정 문서를 LLM을 통해 신속하고 정확하게 리포트의 형태로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 유출을 방지하면서도 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다.

2) 제조업 – 기술 문서 및 고객 지원 자동화

제조 기반 기업들은 온프레미스 LLM을 도입하여 제품 매뉴얼, 기술 문서 및 내부 보고서를 자동으로 생성하는 시스템을 구축하고 있습니다. 또한, 고객 문의에 대한 AI 기반 챗봇을 개발하여 고객 지원 서비스를 강화하고, 기술 지원팀의 부담을 줄이고 있습니다. 이 솔루션을 통해 비용 절감뿐만 아니라, 보다 신속한 대응이 가능해졌습니다.

3) 의료 및 제약 – 환자 데이터 및 연구 문서 분석

병원에서는 환자 진료 기록과 연구 문서를 분석하는 데 온프레미스 LLM을 활용하고 있습니다. 이를 통해 의사들이 필요한 정보를 신속하게 검색하고 요약하여 진료 및 연구에 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한, 제약회사에서는 신약 개발을 위한 논문과 실험 데이터를 분석하여 보다 효율적인 연구 환경을 조성하고 있습니다.

4) 공공기관 – 정책 문서 분석 및 행정 업무 자동화

공공기관에서는 온프레미스 LLM을 활용하여 법률 문서와 정책 보고서를 분석하고, 행정 절차를 자동화하는 데 적용하고 있습니다. 기존의 수작업 문서 분석 방식에서 벗어나 AI 기반의 빠르고 정확한 정보 분석이 가능해졌으며, 보안이 중요한 공공기관 환경에서도 안전하게 운영할 수 있는 장점이 있었습니다.

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5. 한국의 온프레미스 LLM 구축 서비스 제공업체 소개

아래 기업들은 한국에서 온프레미스 LLM 기반 AI 솔루션을 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 기업별 요구사항에 맞춘 다양한 서비스 옵션을 제공하고 있습니다.

1) 마인드로직

• 온프레미스 AI 모델 배포 및 운영 지원
• 기업 맞춤형 AI 솔루션 제공

2) 마음AI

• 오픈소스 기반 온프레미스 LLM ‘MAAL’ 제공
• 보안이 중요한 기업들을 위한 맞춤형 구축 서비스 지원

3) Fasoo

• 로컬 환경에서 운영 가능한 sLLM 솔루션 제공
• 내부 데이터만을 학습하는 보안 중심 AI 서비스 지원

4) 코난테크놀로지

• 공공기관 및 기업 대상 온프레미스 LLM 구축 지원
• RAG 기반 검색 및 AI 응답 최적화 기능 제공

온프레미스 LLM은 정보 보안을 우선시하는 기업들에게 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다.

기업이 AI를 효과적으로 활용하면서도 데이터 보호를 강화할 수 있도록 다양한 솔루션이 제공되고 있으며, 향후 더욱 발전된 맞춤형 LLM 기술이 등장할 것으로 기대됩니다.