‘피닉스랩’, 국내 최초 Modular RAG 기반 의약학 특화 솔루션 런칭

▲배민석(오른쪽) 대표와 박지호 최고제품책임자(CPO)가 케이론 데모 세션을 진행하고 있다. (사진제공=SK네트웍스)

SK네트웍스의 인공지능(AI) 스타트업 피닉스랩(PhnyX Lab)이 제약업계 특화 인공지능(AI) 솔루션 ‘케이론(Cheiron)’을 공개했다.

피닉스랩은 17일 서울 광진구 워커힐 호텔앤리조트에서 생성형 AI 솔루션 케이론 론칭 행사를 개최했다고 18일 밝혔다.

행사에서는 피닉스랩의 설립 과정 및 미래 계획, 케이론의 특장점과 로드맵 등이 주요 주제로 다뤄졌다. 특히 모듈형 검색 증강 생성(Modular RAG)을 기반으로 한 케이론이 경쟁 플랫폼 대비 신속하고 정확한 답변을 실시간 생성하는 장면으로 참석자들의 이목을 끌었다.

피닉스랩의 핵심 기반 아키텍처는 Modular RAG이다. 거대 언어 모델(Large Language Model)의 단점을 보완한 동시에 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)에서 한 단계 더 고도화했다.

일반적으로 LLM은 방대한 데이터를 기반으로 질문 맥락을 이해하고, 자연스러운 답변을 만들어 기존 AI 대비 혁신적 기술로 평가받았다. 하지만 학습 과정에서 데이터를 잘못 이해해 왜곡된 답변을 생성하거나, 미학습된 데이터에 대해 근거가 없는 답변을 제공하는 등 사전 학습된 데이터에 의존하는 구조적 한계로 신뢰도 저하 문제가 제기돼 왔다.

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 구성했다. 자체 재검증을 거쳐 환각 현상을 완화하도록 설계해 LLM의 약점을 보완했다.

피닉스랩은 제약 업계 전문가들과의 심층 인터뷰를 통해 자사의 Modular RAG을 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 단축할 수 있다.

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 높일 계획”이라고 말했다.