한국어 언어 AI 개발 및 RAG 시스템 구축
언어를 이해하는 AI, 비즈니스를 바꿉니다
NLP & LLM(Natural Language Processing & Large Language Model) 개발은 GPT-4o·Claude·Llama 3 기반 파인튜닝, RAG 시스템 구축, 텍스트·감정 분석, 프롬프트 엔지니어링을 통해 기업 언어 데이터를 가치로 전환하는 전문 R&D 서비스입니다. TreeSoop은 KAIST·POSTECH 출신 엔지니어가 LoRA·QLoRA·PEFT 등 최신 파인튜닝 기법과 한국어 특화 임베딩 모델로 도메인별 언어 AI를 구현하며, 위시켓 평점 4.92 파트너입니다.
법률·의료·금융 등 전문 도메인에서 범용 LLM은 용어 오인식, 맥락 오해, 환각(hallucination) 문제로 실무 사용이 어렵습니다.
고객 리뷰, 상담 내용, 계약서, 보고서 등 방대한 텍스트 데이터가 쌓이지만 분석·활용할 방법이 없어 잠재 가치가 낭비됩니다.
동일한 LLM을 쓰더라도 프롬프트 설계에 따라 결과 품질이 크게 달라지지만, 체계적인 프롬프트 엔지니어링 노하우가 없어 성능이 들쭉날쭉합니다.
도메인 특화 데이터로 GPT, Llama, Mistral 등을 파인튜닝하여 전문 용어 이해, 응답 스타일, 작업 정확도를 대폭 향상시킵니다.
기업 내부 문서, DB, 지식베이스를 벡터화하여 LLM이 실시간으로 검색·참조하는 RAG 파이프라인을 구축합니다. 환각 최소화와 최신 정보 반영이 가능합니다.
고객 리뷰, 상담 로그, SNS 데이터에서 감정·의도·키워드를 자동 추출하는 분석 파이프라인을 구축하여 비즈니스 인사이트를 도출합니다.
Chain-of-Thought, Few-shot, System Prompt 설계 등 체계적인 프롬프트 엔지니어링으로 LLM 성능을 최대화하고 비용을 절감합니다.
도메인 문서, 대화 로그, 레이블 데이터 등 학습 및 검색 대상 데이터를 수집하고 품질을 평가합니다.
Fine-tuning, RAG, Prompt Engineering, 또는 이들의 조합 중 비용·성능·유지보수를 고려해 최적 방법을 선정합니다.
베이스라인 모델 설정 후 반복 실험으로 성능을 개선합니다. 벤치마크 데이터셋으로 객관적 평가를 수행합니다.
개발된 모델·파이프라인을 REST API로 래핑하여 기존 서비스와 통합합니다.
프로덕션 성능 모니터링, 드리프트 감지, 주기적 재학습으로 품질을 유지합니다.
판례·법령·계약서를 벡터DB에 인덱싱하여 자연어 질의로 관련 법률 정보를 즉시 검색하는 법률 AI 구축
쇼핑몰 CS 대화 데이터로 LLM을 파인튜닝하여 반품·교환·배송 문의를 자동 처리하는 챗봇 구현
할랄 규정 문서와 성분 데이터베이스를 RAG로 결합하여 식품 성분의 할랄 적합성을 자동 판별
90%+
도메인 특화 정확도
파인튜닝 후 범용 모델 대비 성능 향상
5배
검색 속도
RAG 벡터 검색 vs 전문 키워드 검색
65%
환각 감소율
RAG 도입 후 hallucination 비율 감소
30%
LLM 비용 절감
프롬프트 최적화 및 캐싱 적용 후
