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고객들의 AI 활용 돕는 AI 기업으로 고객 니즈형 솔루션 및 서비스 지속적으로 선보인다
[보안뉴스 이소미 기자] 파수(대표 조규곤)가 기업용 sLLM(small LLM, 경량 대형언어모델) ‘파수 ELLM(파수 엔터프라이즈 LLM, 이하 ELLM)’을 출시했다. 파수는 기업 문서에 대한 이해도가 높은 ELLM에 파수의 앞선 데이터 관리 역량을 더해 기업 및 기관이 AI를 구축하고 활용할 수 있는 효율적이고 실용적인 방안을 제시한다.
파수의 온프레미스 구축형 ELLM은 조직 특성에 맞는 생성형 AI를 구축해 △보고서 작성 △문서 요약 △내부 데이터 분석 △지식창고 운영 △고객 응대 등 다양한 분야의 업무 생산성과 효율성을 극대화하고자 하는 고객들을 대상으로 출시됐다. ‘ELLM’은 글로벌 데이터 보안 및 관리 시장을 이끌어 온 파수의 역량이 더해져 업무 문서에 대한 이해도가 뛰어나며 고객에게 특화된 데이터로 신뢰성이 높은 맞춤형 결과물을 제공하는데 최적화했다.
파수 ELLM은 고객별 ‘도메인 사전 특화 학습(DAPT)’ 및 ‘태스크별 미세조정(파인튜닝) 학습’으로 맞춤형 결과물을 제공한다. 또한 멀티홉 추론 방식을 채택해 사용자 요청을 분석, 태스크를 분류하고 각 태스크별 최적의 프롬프트를 적용한다. RAG(검생증강생성, Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 필요에 따라 외부 검색엔진이나 내부 시스템의 검색 기능 등과 연계할 수 있는 확장형 구조로 활용도도 높다. 보안과 속도 면에서 차세대 프로그래밍 언어로 떠오르고 있는 Rust 기반에 IO 멀티플렉싱(처리 다중화) 방식을 도입해 요청 처리 속도 또한 빠르다.
파수는 특히 내부구축형(프라이빗·온프레미스) AI 도입을 고려하고 있지만 AI 학습에 필요한 내부 데이터를 제대로 관리하지 못하고 있는 대부분의 조직에게 AI 활용을 위한 가장 효율적인 길을 열어준다. 파수는 AI 학습을 위한 내부 데이터 관리의 필수조건인 △문서 자산화 △버전 관리 △권한 제어를 해결하는 파수의 문서관리 플랫폼 ‘랩소디(Wrapsody)’ 외에도 개인정보 탐지 및 관리 등 다방면의 데이터 관리 솔루션과 역량을 보유하고 있다. 고객의 환경과 목적에 따라 파수의 ELLM과 관련 역량을 결합해, AI 학습에 필요한 복잡한 과정을 최소화하고 보다 쉽게 AI를 활용할 수 있는 방안을 제공한다. 또한 기존에 사용 중인 보안솔루션의 세부적인 접근 제어 정책과 메타데이터 정보를 연동할 수 있어 보다 안전하게 생성형 AI를 사용할 수 있다.
윤경구 파수 전무는 “글로벌 데이터 관리와 그동안 보안 시장에서 쌓아온 노하우와 함께 이번에 출시된 ELLM으로 파수는 내부 데이터 수집부터 관리 및 보안 그리고 AI 활용에 이르는 과정을 통합 지원함으로써 고객의 성공적인 AI 활용을 현실화한다”며, “문서에 대한 높은 이해도를 갖춘 ELLM의 출시를 시작으로 ‘고객들의 AI 활용을 돕는 AI 기업’으로서 고객이 가장 필요한 솔루션과 서비스를 지속적으로 선보일 예정”이라고 말했다.
[이소미 기자(boan4@boannews.com)]
[보안뉴스 이소미 기자] 파수(대표 조규곤)가 기업용 sLLM(small LLM, 경량 대형언어모델) ‘파수 ELLM(파수 엔터프라이즈 LLM, 이하 ELLM)’을 출시했다. 파수는 기업 문서에 대한 이해도가 높은 ELLM에 파수의 앞선 데이터 관리 역량을 더해 기업 및 기관이 AI를 구축하고 활용할 수 있는 효율적이고 실용적인 방안을 제시한다.
▲파수 엔터프라이즈 LLM[이미지=파수]
파수의 온프레미스 구축형 ELLM은 조직 특성에 맞는 생성형 AI를 구축해 △보고서 작성 △문서 요약 △내부 데이터 분석 △지식창고 운영 △고객 응대 등 다양한 분야의 업무 생산성과 효율성을 극대화하고자 하는 고객들을 대상으로 출시됐다. ‘ELLM’은 글로벌 데이터 보안 및 관리 시장을 이끌어 온 파수의 역량이 더해져 업무 문서에 대한 이해도가 뛰어나며 고객에게 특화된 데이터로 신뢰성이 높은 맞춤형 결과물을 제공하는데 최적화했다.
파수 ELLM은 고객별 ‘도메인 사전 특화 학습(DAPT)’ 및 ‘태스크별 미세조정(파인튜닝) 학습’으로 맞춤형 결과물을 제공한다. 또한 멀티홉 추론 방식을 채택해 사용자 요청을 분석, 태스크를 분류하고 각 태스크별 최적의 프롬프트를 적용한다. RAG(검생증강생성, Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 필요에 따라 외부 검색엔진이나 내부 시스템의 검색 기능 등과 연계할 수 있는 확장형 구조로 활용도도 높다. 보안과 속도 면에서 차세대 프로그래밍 언어로 떠오르고 있는 Rust 기반에 IO 멀티플렉싱(처리 다중화) 방식을 도입해 요청 처리 속도 또한 빠르다.
파수는 특히 내부구축형(프라이빗·온프레미스) AI 도입을 고려하고 있지만 AI 학습에 필요한 내부 데이터를 제대로 관리하지 못하고 있는 대부분의 조직에게 AI 활용을 위한 가장 효율적인 길을 열어준다. 파수는 AI 학습을 위한 내부 데이터 관리의 필수조건인 △문서 자산화 △버전 관리 △권한 제어를 해결하는 파수의 문서관리 플랫폼 ‘랩소디(Wrapsody)’ 외에도 개인정보 탐지 및 관리 등 다방면의 데이터 관리 솔루션과 역량을 보유하고 있다. 고객의 환경과 목적에 따라 파수의 ELLM과 관련 역량을 결합해, AI 학습에 필요한 복잡한 과정을 최소화하고 보다 쉽게 AI를 활용할 수 있는 방안을 제공한다. 또한 기존에 사용 중인 보안솔루션의 세부적인 접근 제어 정책과 메타데이터 정보를 연동할 수 있어 보다 안전하게 생성형 AI를 사용할 수 있다.
윤경구 파수 전무는 “글로벌 데이터 관리와 그동안 보안 시장에서 쌓아온 노하우와 함께 이번에 출시된 ELLM으로 파수는 내부 데이터 수집부터 관리 및 보안 그리고 AI 활용에 이르는 과정을 통합 지원함으로써 고객의 성공적인 AI 활용을 현실화한다”며, “문서에 대한 높은 이해도를 갖춘 ELLM의 출시를 시작으로 ‘고객들의 AI 활용을 돕는 AI 기업’으로서 고객이 가장 필요한 솔루션과 서비스를 지속적으로 선보일 예정”이라고 말했다.
[이소미 기자(boan4@boannews.com)]
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[2025-04-07] 
