바카라사이트 윈윈 실전!엑스포 가서 LLM 아키텍쳐 뜯어보기:믿을 수 있는 회사를 찾는 법
안녕하세요, Document AI 기업 바카라사이트 윈윈소프트입니다 🥰
5월코엑스 AI엑스포에서 한 대기업 팀장님이 이런 말씀을 하셨어요:
“부스마다RAG아키텍처 그림을 보여주는데, 솔직히 다 비슷해 보여요. LLM – 벡터DB –검색 이런 구조는 다 똑같잖아요. 근데 어떤 회사는 3억, 어떤 회사는 30억을 부르더라고요.”
6월에 있던 AI&빅데이터 쇼에서도H기업의AX직원분들이 오셔서 회사에 적용할 수 있는AI기술들을 둘러보고 있는데, 다 비슷해 보인다는 말씀을 하시더라고요.
그래서 이번에는LLM시스템 아키텍처를 보고 전시회에서 추가 질문하는 법을 알아보겠습니다.
전시회에서 보는 구조도는 사실 여러 정보를 담고 있습니다.
전시회에서 흔히 보는 LLM 아키텍처의 함정: 모든 업체가 보여주는 “표준” 구조도
대부분의AI벤더들이 보여주는 구조도는 이런 식입니다:
전시회 유인물에LLM구조도가 있었다면 한번 확인해보세요.
우선LLM모델이 자체인지, 멀티모델을 지원하는지에 대한 내용을 확인할 수 있습니다.
그 다음에RAG,벡터DB,벡터 검색이라는 단어가 있으면RAG(검색증강생성)을 지원함을 알 수 있죠.
| TIP💡: LLM의SOTA(최고수준)모델이 계속 갱신되기 때문에, 2025년 기준, 자체모델에 대한 차별화 보다는 여러 모델을 지원한다고 하는 회사가 많습니다. |
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TIP2💡: AI의 환각현상(Hallucination)을 해결하기 위해 대부분의 구축 회사들이 고객사 내의 자료를 기반으로 증거기반 답변을 하는RAG(검색증강생성)를 지원하는 방향으로 자사 제품/서비스/SI를 소개하고 있습니다. 비사실적 추론(NFQA)응답에 대한 연구 개발도 최근 많이 진행되고 있지만, 고객사에서 원하는 기능 조건의 대부분은 사실기반에 의한 추론과 응답으로, RAG는 트랜스포머 아키텍쳐LLM기반에서 표준으로 자리잡아갈 것으로 보입니다. |
겉보기에는 다 똑같아 보이죠?하지만 각 단계별로 어떤 기술을 쓰는지, 어떻게 구현했는지 진짜 차이점은“세부 구현“에 있습니다.
똑같은“벡터 검색“이라고 해도:
- A사: 단순 코사인 유사도 검색
- B사: 하이브리드 검색 (벡터 + 키워드 + 의미 검색)
- C사: 멀티스텝 Retrieval+ Reranking
결과는 완전히 다릅니다. 그런데 구조도에는 이게 표현이 된 경우도, 생략된 경우도 있습니다. 지난 세미나에서 발표한 바카라사이트 윈윈소프트의 바카라사이트 윈윈 어시스턴트 구조도 일부를 잠깐 볼까요?
- 코사인 유사도 검색:하고 있네요. 벡터 검색과 벡터DB가 명시적으로 표현되어있습니다.
- 하이브리드 검색: Agent QA에서검색을 수행할 때 검색 엔진도 같이 활용하고 있는데요. 하늘색 박스 안의 구성에서 보면 벡터 기반 검색도 하고 있고, 서치엔진도 있음을 알 수 있습니다.
- 멀티스텝Retrieval+ Reranking:구조도에서는 Agent QA, Agent DOC 로만 표현되어 있어서 기능이 암시는 되지만 물어보는 게 정확하겠죠. 실제로는 제공합니다. Agentic RAG를 구성할 때 세부내역을 보면 알 수 있는데요.
Agentic RAG에서여러 에이전트들이 역할을 수행하기 위해 질문을 여러 단계로 구성하게 되는데, 이렇게 여러 단계 나누어 작업을 수행하는 것이 멀티스텝 retrieval이라고 얘기할 수 있습니다.
다만 이 내용은 너무 복잡해져서 구조도에서 설명하는 대신 제품소개서, 세미나 자료 등에서 표현되고 있습니다. 그러므로 구조도를 보고 추가적인 질문이나 자료 요청을 부스 현장에서 하는 것도 필요합니다.
바카라사이트 윈윈어시스턴트는 세 수준 다 제공하고 있음을 구조도를 통해서 어느정도 알 수 있지만, 추가 확인도 필요하다는 것을 알 수 있습니다.
LLM아키텍처 분석:각 단계별 실력 판별법
1. 데이터 전처리 단계: RAG의 알파이자 오메가, 어떤 퀄리티의 데이터일 것인가
이렇게 물어보세요: “문서에서 텍스트를 추출할 때 어떤 방식을 쓰시나요?”
❌ 위험한 답변은 다음과 같습니다:
- “PyPDF나 오픈소스 라이브러리 씁니다“
- “OCR은 구글/네이버API갖다 씁니다“
- “표나 이미지는 제외하고 텍스트만 처리합니다“
✅ 좋은 답변은 이런 식으로 시작합니다:
- “문서 레이아웃 분석해서 표/차트/이미지를 구조적으로 추출합니다“
- “읽기 순서를 고려한 텍스트 추출 엔진을 자체 개발했습니다“
- “OCR후처리로 도메인 특화 오류 보정을 합니다“
- ONLY SYNAPSOFT: “저희는 하이브리드 문서 구조 분석 엔진을 쓰는데요, 원본문서를 바로 분석하는 엔진과AI-OCR을 씁니다. 데모 확인해보시겠어요?😉(신나서 설명20분)”
| TIP💡: 복잡한 표가 있는 문서를 가져가서“이걸 어떻게 처리하시나요?”물어보세요. 이 부분에서 기술력 차이가 확실히 드러납니다. |
| TIP2💡:외부인이 직접 데이터 전처리 (도큐먼트 파서)를 비교한 영상 등을 찾아보세요. |
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작은 홍보✨: 에서 직접 페이지를 올려 테스트해보세요 바카라사이트 윈윈 도큐애널라이저는 다양한 문서에서 표, 이미지 같은 시각적 정보와 복잡한 문서 구조 정보를 분석하여 Markdown과 XML 형식의 정형 데이터로 변환해주는 디지털 자산화 및 RAG를 활용한 LLM 구축 필수 솔루션입니다 |
2. 청킹(Chunking)전략:검색 품질의 핵심
이렇게 물어보세요: “문서를 어떤 단위로 나누어서 벡터화하시나요?”
❌ 단순한 접근:
- “고정된 토큰 수로 자릅니다 (512토큰, 1024토큰 등)”
- “문단 단위로 나눕니다“
- “페이지 단위로 처리합니다“
✅ 고급 접근:
- “의미 단위 청킹:제목–본문 관계를 유지하면서 분할“
- “계층적 청킹:문서→섹션→문단→문장 단위 임베딩“
- “오버래핑 청킹:문맥 유실 방지를 위한 중복 구간 설정“
바카라사이트 윈윈소프트는 2025년 6월 20일 자체 세미나에서 문서 파싱과 청킹,
해당 내용에 대한 부분을 개발하신 팀장님들이 직접 다뤘습니다. 한수원 등의 프로젝트를 하면서 쌓인 노하우도 있죠.
[2025 바카라사이트 윈윈 AI 기술 세미나] 행사 스케치 보기
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TIP💡: “표가 중간에 끊어지면 어떻게 처리하시나요?”물어보세요. 이 질문에 명확한 답변을 하지 못하는 경우가 많습니다. 바카라사이트 윈윈소프트는요?답변하기 제일 좋아하는 질문 중 하나에요! |
3. 벡터 검색&하이브리드 검색:기술력의 차이
이렇게 물어보세요:“정확한 용어나 고유명사 검색은 어떻게 처리하시나요?”
❌ 벡터 검색만 사용:
질문→임베딩→벡터 유사도 검색→결과
문제점:정확한 용어 매칭 실패, 짧은 내용 혹은 고유 명사 중심의 검색에 약함
✅ 하이브리드 검색:
질문→벡터 검색 + 키워드 검색 + 의미 검색→리랭킹→결과
장점:의미 유사성 + 정확한 매칭 둘 다 보장
| TIP💡:질문에 대한 답변이 잘 되는 것 같다면, 문서 안에 있을법한 고유명사(LG문서라면, LG제품명 등)도 질문해보세요. 키워드 기반 검색을 한다면 해당 내용을 잘 찾아줍니다. |
4. 결과 검증 및 신뢰도:기업용AI의 필수 요소
이렇게 물어보세요: “AI가 잘못된 답변을 할 가능성은 어떻게 처리하시나요?”
❌ 신뢰도 관리 부족:
- “LLM이 알아서 잘 합니다“
- “사용자가 판단하면 됩니다“
- “대부분 정확합니다“
✅ 기업급 신뢰도 관리:
- Source Citation: 답변 근거 문서 명시
- Confidence Score: 답변 신뢰도 점수 제공
- Hallucination Detection: 환각 답변 감지 및 경고
- Human-in-the-loop: 중요한 결정은 인간 검토 필요
| TIP💡: “문서에 없는 내용을 물어보면 어떻게 되나요?”테스트해보세요. 좋은 시스템은“문서에서 관련 정보를 찾을 수 없습니다“라고 답합니다. |
🔻 하단의 바카라사이트 윈윈 어시스턴트 데모를 보면 답변 근거 문서의정확한 페이지를 명시하고관련도를 제공하고청킹 내용도제공하고 있습니다.
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결론
화려한 마케팅이나 저렴한 가격에 현혹되지 마세요.
LLM 시스템의 각 구성 요소를 제대로 이해하고 구현한 업체를 선택하는 것이 중요합니다.
기억해주세요:
- 아키텍처 다이어그램의 세부 구현이 핵심입니다
- 실제 데이터로 테스트해보는 것이 가장 확실한 검증입니다
- 기술적 한계를 솔직하게 인정하는 업체가 더 신뢰할 만합니다
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