정형과 비정형 데이터를 통합 분석하는 RAG 기반 기술이 핵심 적용돼 인텔리시스가 차세대 인재 탐색 솔루션 ‘Xpert Search(엑스퍼트 서치)’를 출시했다. 이 솔루션은 대규모 언어 모델(LLM), 검색 증강 생성(RAG), 맞춤형 추천 기술을 융합해 전문성을 갖춘 적합한 전문가를 자동으로 탐색하고 추천하는 시스템이다. 엑스퍼트 서치는 산업계, 학계, 공공 분야 등 전문성이 요구되는 영역에서 활용할 수 있는 고도화한 전문가 매칭 플랫폼이다. 특히 기존 키워드 중심 검색이나 이력 필터링 방식에서 벗어나, 논문, 연구성과, 뉴스 기사 등 정형과 비정형 데이터를 통합 분석하는 RAG 기반 기술이 핵심으로 적용돼 높은 정확도와 실효성을 제공한다. 서울대학교 컴퓨터공학부 교수이자 인텔리시스 CTO를 겸임 중인 이상구 박사는 “기존 인재 매칭 시스템이 단순한 필터링 수준에 머물렀다면, 엑스퍼트 서치는 연구자에 대한 입체적 이해를 바탕으로 의미론적 분석을 수행하고 AI 기반 추천까지 결합해 한 단계 진일보한 결과를 제공한다”고 설명했다. 엑스퍼트 서치는 단순히 유명인이나 고연차 인력을 추천하는 것이 아니라, 사용자 질문의 맥락과 전문성 요구 수준을 이해하고 해당 주
최적인 RAG 파이프라인 정의 및 실행해 기존 방식 대비 성능 높여 인텔리시스는 거대언어모델(Large Language Model, LLM)을 활용한 서비스 개발에 필수적인 검생증강생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)을 노코드 기반으로 자동 구축할 수 있는 솔루션 ‘레그빌더(Rag Builder)’를 출시했다고 밝혔다. RAG는 거대언어모델이 답변을 생성하기 전에 사전 학습한 데이터뿐 아니라, 기업 내의 신뢰할 수 있는 주요 정보를 참조하도록 하는 프로세스로, 막대한 리소스가 소요되는 학습 과정을 거치지 않고도 LLM 서비스에 있어서 치명적인 할루시네이션 현상을 완화시키고, 정확한 지식 활용으로 답변 투명성을 제공해 최근 생성형 AI 분야에서 가장 주목받는 기술이다. 인텔리시스 이상구 대표는 “RAG는 정보자원을 지식 단위로 분할하는 청킹부터, 각 청크(지식 단위)를 벡터화 하는 임베딩, 사용자 질문에 근거가 되는 청크를 찾아내는 의미 검색, 이를 이용해 정확한 답변을 생성하게 하는 증강 생성에 이르는 여러 단계의 파이프라인을 거치는데, 각각의 단계에서 어떤 기술적 전략을 선택하는지에 따라 답변의 정확도가 크게 차이가 난다”
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