LLM 지식 서비스

자주 묻는 질문

모델 지식 유지 보수란 무엇인가요?

모델 지식 유지 보수는 시간이 지남에 따라 개인 LLM 배포를 정확하게 유지하는 관리형 구독 서비스입니다. 제품이 변경되고 가격이 업데이트되고 정책이 진화함에 따라 우리는 배포된 모델 가중치에 대상 지식 업데이트를 직접 적용합니다 — GPU 재교육 없음, RAG 인프라 불필요.

배포 전 모델 감사는 무엇을 다루나요?

배포 전 감사는 정의된 주제 영역에 걸쳐 모델의 내부 지식을 스캔하고 다음을 포함하는 보고서를 생성합니다: 모델이 올바르게 아는 사실, 지식 격차, 오래되거나 잘못된 정보 및 브랜드 또는 경쟁사 혼동. 배포 전에 보고서와 선택적인 수정 패치를 받습니다.

정적 지식 포함이 RAG의 대체물인가요?

안정적이고 잘 정의된 지식의 경우, 예입니다. 회사 지식이 자주 변경되지 않으면 모델 가중치에 직접 포함하면 검색 인프라가 제거되고 지연 오버헤드가 제거되며 컨텍스트 윈도우 비용이 방지됩니다. RAG는 실시간 또는 자주 변경되는 데이터에 가장 적합합니다.

규정 준수 패키지는 어떤 산업을 다루나요?

우리는 의료(임상 지식, 약물 상호 작용 검증), 금융(현재 규정, 규정 준수 지침) 및 법률(관할권별 지식, 폐기된 법령)을 위한 산업별 규정 준수 패키지를 제공합니다. 각 패키지는 배포 전 감사, 감사 추적 생성, 지식 드리프트의 지속적인 모니터링 및 연간 엔터프라이즈 SLA에 따른 인시던트 대응을 결합합니다.

환각 포렌식이란 무엇인가요?

LLM 배포가 실제 문제를 야기할 때 — 잘못된 의료 조언, 잘못된 법적 지침, 명예 훼손적 결과 — 환각 포렌식은 모델이 특정한 잘못된 답변을 생성한 정확한 이유를 추적합니다. 우리는 근본 원인을 파악하고(지식 격차, 다의성 혼동, 누락된 컨텍스트), 규제 또는 법적 검토에 적합한 보고서를 생성하고, 대상 수정을 제안하고 구현합니다.

모델 조달 및 비교는 어떻게 작동하나요?

당신은 지식 도메인과 당신이 신경 쓰는 핵심 주제를 정의합니다. 우리는 이러한 주제에 대해 여러 후보 오픈 소스 모델을 쿼리하고 조달 권장 사항 및 비용/성능 분석과 함께 점수가 매겨진 지식 맵을 반환합니다. 이것은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 일반 벤치마크를 실제 사용 사례를 반영하는 도메인별 평가로 대체합니다.