
우리의 서비스는 모든 경우에 적용되는 접근 방식을 뛰어넘습니다.
챗봇부터 지원 포털까지, 당사의 LLM 통합 서비스는 대규모 언어 모델을 기존 애플리케이션 및 워크플로우에 원활하게 통합합니다.
우리의 서비스에는 다음이 포함됩니다 ChatGPT 통합, 사용자 정의 모델 튜닝 및 MLOps 기능을 통한 실시간 데이터 파이프라인을 통해 LLM 솔루션이 비즈니스 환경 내에서 정확하고 효율적이며 상황에 맞게 응답하도록 보장합니다.
선도적인 LLM(대형 언어 모델) 개발 회사로서 첨단 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정 및 검색 증강 생성(RAG) 기술을 통해 기존 대형 언 어 모델의 성능을 극대화하는 데 특화되어 있습니다.
강력한 RAG 파이프라인 설계부터 저자원 장치용 모델 양자화에 이르기까지 우리는 성능과 확장성을 위해 모든 솔루션을 맞춤화합니다.
Scopic에서는 LLM 기술을 비즈니스의 핵심 운영에 통합하는 포괄적인 전략 개발을 전문으로 합니다. AI 컨설팅 서비스, 우리는 LLM이 가장 많은 가치를 추가할 수 있는 위치를 식별하고 올바른 프레임워크, 플랫폼 및 인프라를 탐색하며 성공적인 통합을 보장하도록 도와드립니다.
또한 성공적인 구현 및 규정 준수의 핵심 부분인 AI 준비 상태를 판단하기 위해 귀하와 협력할 것입니다.
우리의 AI 챗봇 개발 서비스을 통해 회사는 생산성을 높이고 다양한 접점에서 사용자의 참여를 유도하도록 설계된 맞춤형 챗봇 솔루션을 구축할 수 있습니다.
초기 설계부터 원활한 통합 및 고급 기능 향상에 이르기까지 당사는 챗봇 개발에서 신뢰할 수 있는 파트너입니다.
우리의 클라우드 서비스 복잡한 사내 인프라 없이 기업이 대규모 언어 모델의 강력한 기능을 활용할 수 있도록 지원합니다.
보너스로 AWS, Azure, Google Cloud 등 업계 최고의 클라우드 제공업체와 협력하여 귀하가 최신 기술에 액세스할 수 있도록 보장합니다.
소프트웨어 개발 회사로서 거의 20년의 경험을 바탕으로 우리는 풀 스택 LLM 개발의 과제를 해결하는 방법을 알고 있습니다.



우리는 비용과 기능이 발전함에 따라 모델 간에 자유롭게 전환할 수 있는 LLM 불가지론 솔루션을 개발하여 급변하는 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 도움을 줍니다.
우리는 귀하의 LLM 솔루션이 적시에 올바른 데이터에 액세스할 수 있도록 RAG(검색 증강 생성)를 최적화하여 정확성, 성능 및 실제 영향을 향상시킵니다.
신속한 엔지니어링이 발전함에 따라 올바른 아키텍처가 핵심입니다.
상업용 LLM과 오픈 소스 LLM 중에서 선택하는 것은 전략적 요구입니다.
우리의 LLM 개발자는 AWS 및 Google Cloud와의 파트너십을 포함하여 다양한 배경과 전문 기술을 바탕으로 맞춤형 소프트웨어 솔루션 제작에 대한 광범위한 경험을 제공합니다.
우리의 목표는 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 것이며, 이는 전체 프로젝트 수명주기 동안 높은 수준의 고객 지원과 협업을 제공함으로써 달성됩니다.
Scopic과 같은 경험이 풍부한 LLM(대형 언어 모델) 개발 회사와 협력하면 장기적인 비즈니스 목표에 부합하는 솔루션을 만들 수 있어 놓치고 싶지 않은 경쟁력을 얻을 수 있습니다.

우리의 LLM 개발 서비스는 일반적인 서비스와는 거리가 멀습니다. 우리는 산업별 요구 사항을 해결하고 더 큰 영향력을 제공하는 맞춤형 솔루션을 설계합니다.
우리의 개발 프로세스는 우리 팀이 잠재적인 장애물을 극복하고 장기적인 성공의 우선순위를 정할 수 있도록 잘 준비되어 있도록 신중하게 설계되었습니다.
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먼저 LLM이 귀하의 비즈니스에 최고의 가치를 제공할 수 있는 방법을 파악하기 위해 귀하의 아이디어, 비즈니스 목표 및 문제점을 이해하는 동시에 앱 개발을 안내할 명확한 성공 지표를 정의하는 것부터 시작합니다.
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그런 다음 정확하고 관련성이 높은 결과를 보장하기 위해 대규모 언어 모델을 미세 조정하는 중요한 첫 번째 단계인 고품질의 도메인별 데이터를 수집합니다.
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다음으로 성공적인 최종 제품을 위한 최고의 모델, 도구 및 전략을 설명하는 맞춤형 LLM 개발 로드맵을 개발할 것입니다.
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전략이 확정되면 성능, 확장성 및 리소스 효율성의 균형을 맞추는 올바른 구조와 구성을 선택하여 LLM 모델 아키텍처를 정의합니다.
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위의 정보를 바탕으로 선별된 데이터를 사용하여 LLM을 미세 조정하고 기존 시스템 내에 구현하는 작업을 시작합니다.
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LLM 솔루션을 구현한 후에는 엄격한 테스트를 거쳐 최적의 성능, 정확성 및 강력한 보안 조치가 마련되어 있는지 확인해야 합니다.
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대규모 언어 모델이 배포되면 우리 팀은 최고의 성능으로 작동할 수 있도록 지속적인 지원과 유지 관리를 제공할 것입니다.
우리의 고객은 우리의 최고의 옹호자입니다. LLM(대형 언어 모델) 개발 서비스에 대한 고객의 의견을 들어보십시오.
혁신적인 LLM 솔루션에는 가장 진보된 기술과 도구가 필요합니다.
당사의 강력한 기술 스택에는 다음이 포함됩니다.
언어/프레임워크
데이터베이스
클라우드 제공업체
자바스크립트/타입스크립트
기음#
자바스크립트
기음#
기음#
파이썬

지금 무료 상담을 예약하여 귀하의 비즈니스가 LLM을 활용하여 목표를 달성할 수 있는 방법을 알아보십시오.
LLM(대형 언어 모델)은 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위해 방대한 양의 데이터를 사전 학습한 기계 학습 모델입니다.
일반적인 LLM 사용 사례에는 챗봇 및 가상 도우미, 콘텐츠 생성, 번역 및 언어 서비스, 맞춤형 추천, 텍스트 분석, 교육 도구 및 스크립트 작성이 포함됩니다.
LLM 개발 서비스를 통해 기업은 작업을 자동화하고, 고객 서비스를 개선하고, 사이버 보안을 강화하고, 전반적인 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
AI 전문가로 구성된 사내 팀을 보유할 수도 있지만 이러한 서비스를 AI 개발 전문가에게 아웃소싱하면 유연성이 향상 되고 글로벌 인재에 대한 접근이 가능하며 비용이 절감되고 효율성이 향상됩니다.
우리의 개발 프로세스에는 상담 및 문제 평가, 데이터 수집, 전략 개발, LLM 모델 아키텍처, 교육 및 구현, 평가 및 테스트, 마지막으로 배포 및 최적화의 7가지 주요 단계가 포함됩니다.
맞춤형 LLM 솔루션을 선택하면 타사 API를 사용하는 것에 비해 더 나은 제어, 사용자 정의, 데이터 개인 정보 보호 및 장기적인 비용 효율성을 얻을 수 있습니다.
Scopic에서는 상용 및 오픈 소스 LLM과 협력하여 이를 미세 조정하여 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 솔루션을 만들고 기존 시스템과의 높은 성능과 원활한 통합을 보장합니다.
예, 우리 팀은 LLM 솔루션이 발전하는 기술, 보안 표준 및 비즈니스 요구 사항에 맞춰 최신 상태를 유지할 수 있도록 배포 후 지원 및 유지 관리를 제공합니다.
LLM을 교육하려면 모델이 수행할 것으로 예상되는 언어, 컨텍스트 및 작업을 반영하는 대량의 고품질 도메인별 텍스트 데이터가 필요합니다.
Scopic에서는 엄격한 액세스 제어, 데이터 암호화 및 업계 규정 준수를 통해 LLM 개발 데이터의 개인정보 보호 및 보안을 보장합니다.
맞춤형 LLM 개발 서비스 비용은 모델 크기, 데이터 요구 사항 및 통합 복잡성이 모두 가격에 영향을 미치므로 매우 다양합니다.
다음 프로젝트에 대한 무료 견적을 원하시거나 당사에 대해 자세히 알아보시려면 AI 개발 서비스, 오늘 저희에게 연락하세요.
예, 당사의 LLM 개발 서비스는 LLaMA, Mistral 또는 Falcon과 같은 오픈 소스 모델을 활용하여 사용자 정의 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 구축할 수 있습니다.
