배경 (Background)

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 L사는 코스닥 상장회사로서 기업을 위한 다양한 인공지능 솔루션을 공급하고 있습니다. 이 회사는 대기업부터 대형 플랫폼기업, 공공기관 등 다양한 고객에게 생성형 인공지능 기반의 어시스턴트 솔루션을 제공하고 있습니다.

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아웃코드를 활용하여 고객사가 가진 정형과 비정형 데이터를 실시간으로 학습시키는 자동화 가능을 구현한 사례를 알아봅니다.

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도전 과제(challenges)

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기업용 생성형 인공지능 기반의 어시스턴트 서비스가 개발되면서 고객사가 가진 1st party data를 자동학습 시킬 수 있는 기능이 없다는 문제가 있었습니다.

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특히 고객의 데이터가 워드, PDF, 엑셀, 데이터베이스 등에서 지속적으로 생성되고 업데이트된다는 점을 감안할 때, 인공지능 어시스턴트 학습을 위한 자동화 기능이 필요해졌습니다. 

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주요 문제는 다음과 같았습니다.

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• 인공지능 플랫폼의 RAG 데이터베이스와 고객이 가진 다양한 데이터를 자동으로 연동할 수 없었습니다 . 고객 데이터는 다양한 업무툴을 포함하여 내부 데이터베이스, 스프레드시트, 문서 등에 흝어져 있었으며, 학습에서는 많은 시간이 소모되고 불편했습니다 
• 최종 고객사의 사용자가 사용할 수 있어야 했습니다. 사용자의 데이터를 생성형 인공지능 벡터 데이터베이스에 연동하고 있었지만, 수동이었습니다. 고객사의 일반 사용자는 계속 업데이트되는 매뉴얼, 가이드, 시트 등에 있는 데이터를 직접 업로드할 수 없었습니다.
• 자동화툴이 필요했습니다. 어시스턴트 플랫폼의 사용자를 위해서 확장된 기능이 필요했습니다. 업무 자동화 기능을 제공하여 고객에게 제공되는 가치가 향상되기를 원했습니다.  

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아웃코드를 도입하여 이러한 문제를 해결할 수 있었습니다.

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결과(Results)

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L사의 개발팀은 아웃코드팀과 함께 자사의 생성형 인공지능 어시스턴트 솔루션에 아웃코드 자동화 기능을 임베딩하여 위의 문제들을 3주만에 해결했습니다.

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아웃코드 자동화 기능을 통해서 사용자는 실시간으로 자신이 가지고 있는 데이터를 생성형 AI의 RAG(검색증강생성, Retrieval-Augmented Generation)에 자동 업로드하여 응답을 생성하기 전에 신뢰할 수 있는 고객사 내부의 지식 베이스를 참조하는 프로세스를 자동화하였습니다. 그리고, 고객사의 사용자들은 업무에서 필요한 자동화도 통합된 플랫폼에서 사용할 수 있게 되었습니다. 

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만약 자체 개발 시 많은 개발인력이 최소 6개월 이상 소요되던 기능을 아웃코드로 완성된 기능을 3주만에 자사 솔루션에 임베딩까지 완료하여, 빠른 속도로 개발을 진행하게 되었습니다. 아웃코드의 제로 메인테인스 기능을 활용하여 다양하게 연결되는 업무용 애플리케이션, 시스템에 대한 유지보수 비용과 시간도 절감했습니다.  

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“인공 지능 솔루션을 제공하는 기업으로서, 초기에는 자체적인 데이터 파이프라인 구축을 고려했지만, 복잡한 설계와 유지보수에 드는 시간과 비용이 상당할 것으로 예상되었습니다. 바로 이 점에서 아웃코드는 우리의 완벽한 파트너가 되었습니다. 아웃코드는 데이터 파이프라인의 복잡성을 제거하고, 우리 팀이 본연의 AI 개발 업무에 집중할 수 있도록 도와주었습니다.”

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