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패브릭스
패브릭스(FabriX)는 삼성SDS㈜에서 개발한 클라우드 환경에서 기업에 최적화된 생성형 AI를 도입할 수 있도록 지원하는 플랫폼이다. 기업의 생산성 향상과 가치 창출을 위한 AI 서비스를 지원한다. 사내의 다양한 지식 정보를 활용하고, 업무 시스템을 손쉽게 연계할 수 있다.
개요
패브릭스는 기업의 업무 시스템에 생성형 AI를 적용할 수 있도록 클라우드 기반 생성형 AI 서비스 플랫폼이다. 기업의 비즈니스 프로세스와 내·외부 자원 간의 막힘없는 연결이 가능하고 연결을 통해 데이터와 정보가 기업 내에 원활하게 공유되며, 간편한 대화를 통해 기업 업무가 수행되도록 하는 데 초점을 맞췄다.[1] 삼성 리서치에서 개발한 생성형 AI모델과 삼성 거대언어모델(LLM)을 기반으로 제작됐다. 이용자가 패브릭스 챗 서비스를 통해 업무 관련 내용을 질문하면 기업 내·외부 데이터를 활용해 정확도 높은 답변을 제공한다.[2][3] 이러한 기능은 제품 개발에 필요한 논문을 빠르게 검색하거나 기존 제품 데이터와 비교, 검토하는 등 다양하게 활용할 수 있다.[4] 삼성SDS는 패브릭스를 도입하는 공공기관에 심층 컨설팅, 개념 증명(PoC), 최적화·고도화 지원, 생성형 AI 활용 교육 및 세미나 등을 지원할 계획이다. 패브릭스가 적용되면 생성형 AI를 활용해 공무원의 일하는 방식은 물론 대국민 서비스까지 혁신할 것으로 기대된다.[5]
구성
- 챗 포털
- 기업 전용 고보안 언어모델, 삼성 LLM모델 기반 챗 서비스 제공
- 프롬프트 스튜디오와 라이브러리를 통한 임직원의 생성형 AI 활용 지원
- 대형멀티모달 모델(LMM, Large Mult-Modal Language) 기반 이미지 생성 및 분석 기능
- 어시스턴트 포털
- 셀프 서비스 커스텀 챗 제작 및 공유 환경
- 어시스턴트 스튜디오 : 개인화된 커스텀 지식 및 플러그인 기반 커스텀 챗 제작 기능
- 어시스턴트 라이브러리 :다양한 유즈 케이스를 지원하는 커스텀 챗 공유 환경
- 플랫폼
- 지식 기반 대화 : 코그니티브 서치 기술을 활용하여 정확도 높은 답변 및 정보 제공
- 플러그인 : 플러그인을 통해 다양한 전문적인 서비스 연계
- 규칙 기반 필터링 : 단일/멀티/복합 키워드, 정규 표현식 필터로 주요 정보 외부 유출 방지
- LLM 서빙 : 다양한 종류의 모델을 안정적/효율적으로 운영하기 위한 고가용성/고성능 환경 제공
- LLM 파인튜닝 : 거대 모델을 빠르고 쉽게 학습하고 평가할 수 있는 보안이 확보된 파인튜닝 환경 제공
- 카탈로그
- 사용자 및 공용 데이터를 지식 카탈로그에 등록 및 관리
- 등록된 지식 카탈로그를 챗 서비스를 통해 지식 기반 대화에 활용
- 카탈로그에 업로드된 데이터를 코그니티브 서치 (Cognitive Search) 기술로 정제/학습하여 정확도 높은 응답 서비스 제공
- 공통 업무 코파일럿
- 패브릭스 모듈 별 API 제공 플랫폼 지원
- 브라우저 코파일럿을 통한 웹 브라우저 내 패브릭스 서비스 활용
- 뉴스 요약 코파일럿을 통한 뉴스 기사 요약 및 문서 작성 기능 제공[6][7]
특징
패브릭스는 사용자를 위한 '챗 포탈(Chat Portal)', '어시스턴트 포탈(Assistant Portal)'과 다양한 유즈 케이스(Use Case)를 개발하고 사용할 수 있도록 지원하는 '플랫폼(PaaS)'으로 구성되어 있다. 플랫폼 영역은 다양한 LLM 선택하고 문서 기반의 답변을 위한 벡터화나 레거시 DB 연결 등의 기능을 포함한 LLMOps, RAG*, 필터, 오케스트레이터, 시큐리티 등의 다양한 모듈로 구성되어 기업의 생성형 AI 서비스 구현의 핵심 역할을 수행한다.
- RAG 자동화
LLM은 사전 학습된 모델이기 때문에 최신 데이터를 매번 학습시킬 수 없다. 따라서 정확한 답변을 위해서는 회사의 다양한 지식 및 최신 문서를 활용한 RAG 자동화로 LLM이 최종 답변을 생성할 수 있도록 해야 한다. 예를 들어, '갤럭시 S24'의 기능에 대한 정보가 필요할 경우, 사람이 직접 매뉴얼을 모두 읽고 정보를 찾아내는 데 상당한 시간이 걸린다. LLM이 학습하지 않은 갤럭시 S24의 최신 매뉴얼에서 원하는 정보를 얻기 위해서는 챗 포탈의 '지식 카탈로그'에 갤럭시 S24 매뉴얼을 등록(업로드)하며, 그 과정에서 파일의 전처리, 청킹, 임베딩, 그리고 벡터라이제이션까지 자동으로 완료되어 검색이 가능해진다. 이 과정을 수작업으로 진행하면 전문가의 많은 시간과 노력이 필요하다. 이후 사용자는 챗 포탈의 '지식 카탈로그'에 등록된 갤럭시 S24 매뉴얼을 선택하고, 대화 타입을 '지식 기반 대화'로 선택하면 갤럭시 S24 기능에 대한 질의가 가능해진다. 제품 매뉴얼뿐만 아니라 다양한 업무 매뉴얼이나 업무 지식도 동일한 방법으로 Q&A나 요약을 할 수 있다. R&D나 마케팅 업무에서도 '지식 카탈로그'를 통해 수십 개의 대용량 영문 논문을 한 번에 올려서, 질의하고 한글로 번역된 답변을 받을 수 있다.
- 대용량 파일에 대한 요약/번역
기업은 리포트 작성을 위해 여러 정보를 요약해야 할 경우가 많다. 예를 들어, 삼성SDS 닷컴에 등재되는 인사이트 리포트(아티클) 중 하나를 요약할 때, 패브릭스 챗 포탈에서 '새 대화 작성'을 선택한 후, '내용 요약(파일)' 기능을 사용해 아티클 PDF나 워드 파일을 선택/로드하면 된다. 이때, '개조식-3문장 내외' 등의 다양한 '스타일'과 '언어(한국어, 영어)'를 선택하면 원하는 스타일의 요약본이 생성된다. 개조식으로 생성된 답변은 프롬프트를 통해 표 형식으로 전환 요청할 수도 있다.
- 프롬프트 관리
요약된 정보를 메일로 보내거나 번역 등의 반복적인 업무 패턴은 규격화하여 재사용할 수 있다. 패브릭스 챗 포탈은 '프롬프트 템플릿'을 제공하며, 사전에 정의된 프롬프트 템플릿을 사용할 수 있고, 개인이 만들어서 다른 사람과 공유할 수 있는 '프롬프트 스튜디오' 기능도 제공한다.
예를 들어, '메일 초안 작성' 프롬프트의 경우, '보내는 사람', '받는 사람', '메일 내용', '스타일', '길이', '언어' 등을 입력 및 선택한 후 실행하면 원하는 포맷의 메일 초안을 작성할 수 있다. 사용자 정의 프롬프트 템플릿을 생성하려면 프롬프트 템플릿에서 '새 템플릿 만들기'를 선택하고, ‘초보자 추천’ 또는 ‘중급자 이상’을 선택하여 템플릿을 만들 수 있다. ‘중급자 이상(프롬프트 스튜디오에서 생성)’을 선택하면 새로운 프롬프트 템플릿의 제목과 본문을 입력할 수 있다. 예를 들어, 제목을 '나만의 모임 참석 요청 메일 템플릿'으로 설정하고, 본문에 이메일 초안 작성 예시를 - 작성 목적, 배경 상황, 전달할 내용, 논조, 이메일 수신자 등의 변수와 {변수 입력값}을 참고하여 메일 작성을 요청하는 프롬프트 - 포함해 '모임 장소'라는 필드(변수)를 추가할 수 있다. 각 변수는 여러 줄 입력이나 필수 여부 등을 선택할 수 있으며, 해당 템플릿에 대한 역할, 언어, LLM 모델 및 공개 범위를 설정하여 등록하고 활용할 수 있다. 현재, 패브릭스를 사용하는 고객들은 사용자 정의 프롬프트 템플릿 기능이 매우 유용하다고 평가하고 있다.
- 브라우저 및 뉴스 요약 유즈 케이스
사용자는 패브릭스 플랫폼의 다양한 RAG, LLMOps, 필터 등의 API 서비스를 활용하여 유즈 케이스를 개발할 수 있다. 브라우저 코파일럿 유즈 케이스는 브라우저에 챗 기능을 추가한 사례이다. 브라우저 오른쪽 영역에 코파일럿 영역이 생기고, 브라우저 왼쪽의 외부 인터넷 뉴스를 클릭하면 뉴스의 내용이 자동으로 요약된다. 상세한 뉴스 화면에서 일부 내용을 선택하면, 해당 부분만을 자동으로 요약하거나 번역할 수 있다. 또한, '뉴스 요약' 유즈 케이스를 제공한다. 마케팅, 홍보, 경영진들은 빠른 시간 내에 뉴스 내용을 파악해야 하는데, '뉴스 요약' 유즈 케이스 화면에서 지면 뉴스 형식의 PDF 이미지를 등록하면 OCR 기능을 통해 텍스트를 인식하고 요약본을 생성해 준다. 요약본은 특정한 요약 템플릿을 적용한 워드 파일로 제공되며, '요약본 다운로드'를 통해 그 결과를 받을 수 있다. 이 외에도 플랫폼의 API를 이용하여 다양한 사내 솔루션이나 인사, 총무 등의 시스템과 연계해 유즈 케이스를 추가 확장할 수 있다. 이러한 기능을 제공하는 삼성SDS의 패브릭스는 자체 LLM뿐만 아니라 고객별 학습이 가능한 Multi-LLM을 제공하고, RAG 및 프롬프트 최적화 경험을 통해 정확도 높은 답변을 제공한다. 현재, 10만 명 이상의 고객이 글로벌하게 사용 중인 플랫폼으로 검증된 다수의 유즈 케이스를 확보하고 있다.[8]
활용
- 한국지능정보사회진흥원
삼성SDS는 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 '초거대 인공지능(AI) 기반 플랫폼 이용지원' 컨설팅 사업의 우선협상대상자로 선정됐다. 이를 통해 초거대 AI 활용을 원하는 행정·공공기관을 대상으로 생성형 AI 플랫폼 패브릭스를 제공한다. 삼성SDS는 패브릭스를 도입하는 공공기관에 심층 컨설팅, 개념 증명(PoC), 최적화·고도화 지원, 생성형 AI 활용 교육 및 세미나 등을 지원한다. 삼성SDS는 인터넷망, 행정망, 공공망을 분리하여 데이터가 안전하게 보호 될 수 있도록 구성하고, 다양한 클라우드 환경에서 시스템 계정 및 접속을 자동으로 관리하는 체계를 마련하여 보안을 한층 더 강화했다고 설명했다.[9]
- 웅진
웅진이 대표 사업인 렌탈 분야 관리 솔루션 'WRMS'에 패브릭스를 적용한다. 웅진IT는 연내 WRMS에 패브릭스 적용을 위해 기술검증(PoC)을 마치고, 이를 위해 2024년 초부터 기술 협업을 진행해 왔다. 삼성SDS는 그동안 패브릭스를 사내에 적용해서 테스트해 왔는데, 이번 협업은 패브릭스를 외부 적용한 첫 사례이다. 생성형 AI인 패브릭스는 기업 업무시스템을 빠르고 간편하게 연결해서 하이퍼오토메이션을 가속시킬 수 있다. 기업 맞춤 거대언어모델(LLM)을 통해 업종 특화 용어·데이터를 학습했기 때문에, 웅진 WRMS에 패브릭스가 적용되면 기업 고객은 업무 생산성을 더욱 높이면서 본연 업무에 집중할 수 있게 된다. 웅진은 렌탈 업무 자동화에 맞춰 패브릭스를 적용하고, 시너지 효과를 극대화할 계획이다.[10]
각주
- ↑ 김정인 기자, 〈삼성SDS, 다음달부터 '생성형 AI 서비스' 본격화한다〉, 《뉴스핌》, 2024-04-08
- ↑ 노재현 기자, 〈삼성SDS, 생성형 AI 서비스 패브릭스·브리티코파일럿 출시〉, 《연합뉴스》, 2024-05-02
- ↑ 오병훈 기자, 〈삼성SDS, AI 자신감…삼성 그룹내 코파일럿·패브릭스 확산〉, 《디지털데일리》, 2024-07-25
- ↑ 남혁우 기자, 〈삼성SDS, 생성형AI 서비스 패브릭스·코파일럿 실제 모습은〉, 《지디넷코리아》, 2024-04-04
- ↑ 정호준 기자, 〈삼성SDS, 공공분야 생성형 AI 사업 속도...솔루션 ‘패브릭스’ 이용 지원〉, 《매일경제》, 2024-07-23
- ↑ 〈패브릭스 FabriX〉, 《삼성SDS》
- ↑ 〈패브릭스〉, 《삼성SDS》
- ↑ 홍은주, 〈생성형 AI 시대와 기업의 준비 (1편)〉, 《삼성SDS》, 2024-05-29
- ↑ 이도경 기자, 〈삼성SDS, '초거대 AI기반 플랫폼 이용지원사업' 우선협상대상자 선정〉, 《서울파이낸스》, 2024-07-23
- ↑ 류태웅 기자, 〈웅진, 렌탈 솔루션에 삼성SDS 생성 AI 서비스 '패브릭스' 적용〉, 《전자신문》, 2024-05-08
참고자료
- 〈패브릭스 FabriX〉, 《삼성SDS》
- 〈패브릭스〉, 《삼성SDS》
- 남혁우 기자, 〈삼성SDS, 생성형AI 서비스 패브릭스·코파일럿 실제 모습은〉, 《지디넷코리아》, 2024-04-04
- 김정인 기자, 〈삼성SDS, 다음달부터 '생성형 AI 서비스' 본격화한다〉, 《뉴스핌》, 2024-04-08
- 노재현 기자, 〈삼성SDS, 생성형 AI 서비스 패브릭스·브리티코파일럿 출시〉, 《연합뉴스》, 2024-05-02
- 류태웅 기자, 〈웅진, 렌탈 솔루션에 삼성SDS 생성 AI 서비스 '패브릭스' 적용〉, 《전자신문》, 2024-05-08
- 홍은주, 〈생성형 AI 시대와 기업의 준비 (1편)〉, 《삼성SDS》, 2024-05-29
- 정호준 기자, 〈삼성SDS, 공공분야 생성형 AI 사업 속도...솔루션 ‘패브릭스’ 이용 지원〉, 《매일경제》, 2024-07-23
- 이도경 기자, 〈삼성SDS, '초거대 AI기반 플랫폼 이용지원사업' 우선협상대상자 선정〉, 《서울파이낸스》, 2024-07-23
- 오병훈 기자, 〈삼성SDS, AI 자신감…삼성 그룹내 코파일럿·패브릭스 확산〉, 《디지털데일리》, 2024-07-25
같이 보기
