최신 RAG 아키텍처와 LLM 파인튜닝 기술로 기업의 AI 전환을 가속화합니다. 모든 모델은 검증된 벤치마크와 프로덕션 배포 경험을 바탕으로 운영됩니다.
코드베일리는 표면의 결과만 보여드리지 않습니다. RAG · LLM 시스템의 모든 단계에서 작동하는 핵심 알고리즘을 프로덕션 코드 레벨에서 직접 구현하고 튜닝합니다.
모든 LLM 추론의 심장. Q·K⊤ 점수를 √dk로 정규화해 그래디언트를 안정시키고, FlashAttention·KV-Cache로 추론 지연을 단축합니다.
TF-IDF의 진화형 키워드 매칭. 도메인 약어 · 식별자처럼 의미 임베딩이 놓치는 시그널을 dense 검색과 결합해 정밀도를 끌어올립니다.
서로 다른 점수 스케일의 랭킹 시그널을 순위만으로 융합. 정규화 없이 BM25·Dense·Graph 검색 결과를 안정적으로 통합합니다.
관련성과 다양성을 동시에 최적화. 중복 청크를 제거해 컨텍스트 윈도우 효율을 극대화하고 답변의 정보 밀도를 높입니다.
풀파인튜닝 대비 10⁴× 적은 학습 파라미터로 도메인 적응. QLoRA의 NF4 양자화와 결합해 단일 GPU에서 70B 모델을 미세조정합니다.
RLHF의 보상모델·PPO 없이 선호 쌍만으로 직접 정렬. 학습 안정성과 컴퓨트 효율을 동시에 확보하는 차세대 alignment 기법.
환각(hallucination)을 정량 측정. 응답의 모든 주장을 원자 단위로 분해해 검색 컨텍스트에 의해 지지되는 비율을 평가합니다.
업계 표준 LLM, Vector DB, ML 프레임워크와 글로벌 클라우드 인프라 위에서 검증된 운영 환경을 제공합니다.
GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5, LLaMA 3 등 10개 이상의 최신 LLM을 활용한 AI 애플리케이션을 설계하고 배포합니다. LangChain과 LlamaIndex로 RAG 파이프라인을 구성하고, LoRA·QLoRA 파인튜닝으로 도메인 특화 모델 성능을 극대화합니다.
Pinecone, Weaviate, Qdrant, FAISS 등 다양한 벡터 데이터베이스를 프로젝트 규모와 요구사항에 맞게 선택·운영합니다. 수억 개 이상의 고차원 벡터를 밀리초 단위로 검색하는 ANN 인덱스를 최적화하고, 벡터 DB 간 마이그레이션과 멀티 테넌트 운영을 지원합니다.
PyTorch와 TensorFlow로 딥러닝 모델을 학습하고, scikit-learn·XGBoost로 전통적인 ML 모델을 구축합니다. MLflow로 실험 추적과 모델 버전 관리를, Weights & Biases로 학습 곡선 시각화와 하이퍼파라미터 최적화를 체계적으로 수행합니다.
AWS, Azure, GCP 세 퍼블릭 클라우드에 Terraform으로 인프라를 코드로 정의하고 프로비저닝합니다. Kubernetes와 Docker로 컨테이너 오케스트레이션을, ArgoCD로 GitOps 기반 배포 자동화를 구현하여 개발·스테이징·프로덕션 환경을 일관되게 관리합니다.
Connect → Govern → Protect → Activate. 통합 솔루션으로 데이터를 비즈니스 자산으로 전환하세요.
데이터 연결 및 통합. 기업 내외부의 모든 데이터 소스를 실시간으로 연결합니다.
신뢰 기반 데이터 통제. 품질 · 메타데이터 · 리니지 관리로 신뢰 자산을 구축합니다.
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국제표준화기구가 제정한 품질경영시스템 국제 표준 인증.
지속 가능한 환경경영시스템 운영 역량을 입증하는 국제 표준 인증.
중소벤처기업부 인증 — 기술 혁신성과 성장 잠재력을 인정받은 벤처기업으로서 2023년 확인을 받았습니다.