LLM
LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 사람처럼 자연스러운 대화를 할 수 있는 인공지능 언어 모델입니다.
사람처럼 대화하는
인공지능 언어 모델
대화형 인공지능의 핵심인 LLM(Large Language Model)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 자연스러운 대화를 가능하게 하는 기술입니다. 현재 시장에서는 GPT, Claude, Gemini 등의 모델이 API 형태로 제공되고 있으며, 기업들은 이러한 외부 모델을 활용해 다양한 AI 서비스를 구축하고 있습니다.
하지만 기존 LLM 기술에는 명확한 한계가 존재합니다.
외부 모델 API 의존은 빠른 도입을 가능케 하지만, 비용과 성능 측면의 구조적 한계를 함께 가져옵니다.
대화가 길어질수록 커지는 부담
가장 큰 문제는 대화가 길어질수록 급격히 증가하는 비용과 성능 저하입니다. POUL은 이러한 근본적 한계를 해결하기 위해 LRM 기술을 자체 개발했습니다.
비용 증가
매 대화마다 이전 대화 내용 전체를 다시 처리하며, 사용 토큰 수에 비례해 비용이 급격히 증가합니다.
속도 저하
처리해야 할 데이터량이 누적되면서 응답 처리 속도가 점점 느려집니다.
맥락 손실
긴 대화에서는 맥락을 제대로 파악하지 못해 답변의 질이 떨어지는 현상이 발생합니다.
Latent Retrieval Memory
LRM, 당신의 대화를 기억하는 잠재 지능
POUL은 대화형 인공지능의 핵심인 LLM을 보다 효율적이고 스마트하게 활용할 수 있도록, 자체 기술인 LRM(Latent Retrieval Memory)을 개발했습니다. 기존 LLM이 대화 맥락을 매번 전부 불러와 처리하던 방식에서 벗어나, 의미 있는 정보만 선별해 전달하는 구조로 운영 효율을 극대화했습니다.
성능 향상
전체 대화 기록 대신 관련성 높은 정보만을 선별적으로 활용하므로, AI가 더 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다.
비용 절감
기존 방식 대비 컨텍스트 전달에 필요한 토큰 수를 획기적으로 줄여 운영 비용을 대폭 절감합니다.
속도 향상
처리해야 할 데이터량이 줄어들어 응답 속도가 현저히 빨라집니다.
사용자 경험을 바꾸는
상용 RAG 시스템
기술적 우수성과 함께 사용자 경험 개선에도 주력합니다. POUL의 상용 RAG 시스템은 복잡한 프롬프트 엔지니어링 과정을 혁신적으로 간소화합니다. 텍스트로 일일이 입력하던 번거로움 없이, 파일 업로드만으로 모든 과정이 완료됩니다.
RAG 자세히 보기파일 업로드
복잡한 프롬프트 작성 없이, 단순히 파일을 업로드하는 것만으로 시작됩니다.
자동 청킹
시스템이 파일 내용을 분석하여 최적의 형태로 자동 청킹합니다.
자동 매핑
청킹된 정보를 매핑해, 원하는 정보를 효율적으로 AI에게 전달합니다.