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      Enterprise AI 혁신을 이끄는 RAG 최적화 전략과 사례

      DevRel 25.01.02
      60 1 0
      DEVOTEE 요약
      SK텔레콤은 2024년 6월 Enterprise AT TF를 출범해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술 개발 및 LLM 기반 AT Usecase 구현을 목표로 하고 있으며, 특히 B2B 고객의 요구에 맞춘 SOTA 수준의 RAG 성능 최적화에 집중하고 있습니다. 이 과정에서 얻은 시행착오와 성공 사례, 개발 노하우를 공유하며, AI 기술이 실제 현장에서 유용하게 쓰일 수 있도록 다양한 AI 서비스/플랫폼을 개발 중입니다. #LLM #RAG #B2B #AIX #LLMOps
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      SK그룹 내 AT(AI Transformation) Use case 발굴과 글로벌 시장 경쟁력을 갖춘 솔루션 개발을 목표로,

      2024년 6월 SK텔레콤 산하 Enterprise AT TF가 출범하여, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술 개발을 진행하고 있습니다.

      LLM(대규모 언어 모델) 기반의 AT Usecase 구현에서 RAG는 중요한 요소이며,

      B2B 고객의 가장 큰 요구사항 중 하나는 SOTA 수준의 RAG 성능을 제공하는 것입니다.

      저희 팀은 B2B 사업 지원과 Enterprise AT TF Usecase 지원 관점에서 RAG 성능 최적화를 수행하였으며,

      이 과정에서 겪은 시행착오, 성공 사례, 그리고 개발 관련 노하우를 공유하겠습니다.



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      김종연SK텔레콤

      SK텔레콤에서 다양한 기업 고객들을 대상으로 생성형 AI 서비스/플랫폼 개발을 개발 중입니다.

      AI가 현장에서 제대로 유용하게 활용될 수 있도록 만드는 모든 기술에 관심을 가지고 있습니다.


      #LLM #RAG #B2B #AIX #LLMOps

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