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이날 배민석 피닉스랩 대표는 회사의 성장 과정과 케이론 개발 스토리 등을 소개했고, 주요 AI 솔루션들과의 기술적인 차이를 설명하는 데모 세션을 진행해 호응을 얻었다. 특히 Modular RAG를 기반으로 한 케이론이 경쟁 플랫폼 대비 신속하고 정확한 답변을 실시간 생성하는 장면으로 참석자들의 이목을 끌었다.
배민석 피닉스랩 대표 등 스탠포드 대학 출신의 창업자 3명은 AI 분야의 전문성과 혁신적인 열정을 기반으로, 지난 4월 SK네트웍스와 손을 잡았다.
글로벌 기술 네트워크 및 역량을 보유한 SK네트웍스와의 협력을 통해 이들은 AI 솔루션 개발 및 서비스 검증, 마켓 테스트를 차례로 추진했다. 그 결과 검증 가능한 생성형 AI 솔루션으로 검색 프로세스를 혁신하고, 개인 업무 환경과 기업 문화에 근본적 변화를 일으킨다는 목표 아래 지난 9월 독립 법인으로 출범하며 혁신의 신호탄을 쏘아 올렸다.
이 과정에서 글로벌 AI 분야의 노하우와 네트워크를 지닌 SK네트웍스는 기 구축한 글로벌 기술·투자 업계의 전문가 네트워크인 하이코시스템을 바탕으로 AI를 비롯한 국내·외 기술 동향을 파악하고 투자와 협력을 이어오며 피닉스랩의 지원 역할을 맡았다. 이 같은 지지 아래 피닉스랩은 Modular RAG를 바탕으로 생성형 AI(Gen AI) 솔루션 개발과 제품 고도화에 박차를 가해 금번 런칭 행사 개최에 이르게 됐다.
앞으로 피닉스랩은 의약학 업계 고객을 확보하며 기술 완성도를 높이는 것은 물론, 개별 기업에 특화된 기능을 더한 솔루션으로 글로벌에서의 영향력을 강화해 나갈 예정이다.
피닉스랩의 핵심 기반 아키텍처는 Modular RAG로, 기업이 AI 서비스를 이용함에 있어 거대 언어 모델(LLM)의 단점을 보완한 동시에 검색 증강 생성(RAG)에서 한 단계 더 고도화된 기술이다.
피닉스랩은 RAG의 기본 장점인 실시간 검색을 통한 학습 비용 감축, 보안, 자연어 처리 기술로 질문 의도에 기반한 데이터만 선별 등을 통해 신뢰도 높은 데이터로 답변을 구성하고 자체 재검증을 거쳐 환각 현상을 완화하도록 설계해 LLM의 약점을 보완했다. 피닉스랩은 여기에 한 단계 더 나아간 Modular RAG를 통해 내부 모듈들이 동일한 입출력 값을 가질 수 있도록 구현했다.
피닉스랩은 제약 업계 전문가들과의 심층 인터뷰를 통해 자사의 Modular RAG를 적용하면 연구 기획 단계에서 논문 및 데이터 검색 과정을 기존보다 최대 80% 이상 개선 가능하다는 사실을 확인했다. 이를 바탕으로 제약 업계 종사자들의 문서 검색 시간을 단축시킬 수 있는 케이론을 개발한 것이다.
배민석 피닉스랩 대표는 “핵심 기술인 Modular RAG를 바탕으로 전문성과 신뢰도를 모두 겸비한 솔루션을 제공해 고객들에게 실질적 효용을 선사하는 파트너가 되는 것이 중요한 목표”라며 “피닉스랩 이정표의 초석인 케이론을 시작으로 향후 기술 영향력을 극대화하며 더 많은 기업과 커뮤니티를 대상으로 사업 경쟁력을 제고할 계획”이라고 말했다.
