기업 맞춤형 LLM을 구축하여
업무 효율을 끌어올립니다
범용 LLM의 한계를 넘어, 우리 회사 데이터와 업무에 최적화된 sLLM을 구축하고 vLLM으로 고속·저비용 서빙하여 실제 업무 생산성을 높입니다.
vLLM과 sLLM, 무엇이 다른가요?
고속·고효율 추론 서빙 엔진
PagedAttention 기반 메모리 최적화로 동일 GPU에서 훨씬 많은 요청을 처리합니다. 대규모 동시 사용자에게도 빠른 응답을 제공하는 서빙 레이어입니다.
우리 회사 전용 경량 모델
방대한 범용 LLM 대신, 우리 도메인 데이터로 파인튜닝한 작고 빠른 모델(small LLM)입니다. 적은 자원으로 사내에서 안전하게 운영할 수 있습니다.
맞춤형 sLLM vs 범용 LLM
파인튜닝과 RAG, 무엇을 언제 쓰나요?
둘은 경쟁 기술이 아니라 역할이 다릅니다. 무엇이 필요한지부터 가려드립니다.
말투와 형식을 가르칩니다
보고서 양식, 업계 용어, 결재 문구, 툴 호출 포맷처럼 “우리 회사는 이렇게 씁니다”를 모델에 새깁니다. 파인튜닝은 지식을 추가하는 기술이 아니라, 패턴을 가르치는 기술입니다.
최신 사실과 근거를 붙입니다
사내 규정, 계약서, 매뉴얼처럼 계속 바뀌는 문서는 검색해서 근거와 함께 답하게 만듭니다. 문서가 바뀌면 재학습 없이 즉시 반영됩니다.
알고몽은 둘 중 하나를 팔지 않습니다. 진단 단계에서 어느 쪽이 필요한지 먼저 가려드리고, 대부분의 경우 두 가지를 함께 설계합니다.
엔터프라이즈 LLM 서빙 스택
진단부터 납품·운영 이관까지
모델을 만들어 드리는 데서 끝나지 않습니다. 사내 환경에 설치하고 운영을 넘겨드리는 것까지가 한 프로젝트입니다.
데이터 진단
보유 문서와 업무 로그를 함께 살펴보고, 파인튜닝이 필요한지 RAG로 충분한지부터 가립니다.
베이스 모델 선정
오픈웨이트 모델 중 요건에 맞는 베이스를 고릅니다. 특정 모델에 묶이지 않도록 교체 가능한 구조로 설계합니다.
학습 & 검증
SFT·LoRA로 파인튜닝하고 양자화로 경량화합니다. 고객사 업무 데이터로 만든 전용 평가셋으로 검증합니다.
납품 & 운영 이관
사내 환경에 설치하고, 모델·서빙 구성·운영 문서를 인계합니다. 이후 재학습 주기와 지원 범위를 협의합니다.
자주 묻는 질문
도입 검토 단계에서 가장 많이 받는 질문을 정리했습니다.
sLLM이 무엇인가요?
방대한 범용 LLM 대신, 우리 도메인 데이터로 파인튜닝한 작고 빠른 모델(small LLM)입니다. 적은 자원으로 사내에서 안전하게 운영할 수 있습니다.
범용 LLM API와 무엇이 다른가요?
데이터가 외부로 전송되지 않고, 토큰당 과금 대신 보유한 인프라에서 구동됩니다. 우리 업무 용어와 문서 양식을 학습하므로 도메인 정확도가 높습니다.
망분리·폐쇄망 환경에서도 구축할 수 있나요?
네. 외부 AI API를 호출하지 않는 온프레미스 구조로 설계합니다. 사내망 안에서 학습과 추론이 모두 완결됩니다.
파인튜닝과 RAG 중 무엇이 필요한가요?
말투·출력 형식·업계 용어는 파인튜닝, 계속 바뀌는 규정과 문서는 RAG가 맞습니다. 진단 단계에서 가려드리며 대개는 함께 설계합니다.
GPU가 없어도 되나요?
알고몽 자체 GPU 환경에서 학습과 검증을 진행한 뒤, 고객사 인프라 요건에 맞춰 경량화해 이관합니다.
학습 데이터가 외부로 나가나요?
나가지 않습니다. 온프레미스 구조에서는 외부 AI API 호출 없이 사내에서 학습과 추론이 이뤄집니다.
우리 회사 전용 LLM, 무료로 진단받으세요
데이터 현황 진단부터 sLLM 구축·vLLM 서빙 설계까지 전문가가 제안합니다.