Saram ConsultingLLM이 같은 버그를 계속해서 '수정'하는 이유
LLM은 실제로 디버깅을 하는 것이 아니라, 수정본이 어떤 모양이어야 하는지를 흉내 낼 뿐입니다. 이러한 겉치레 배후에 있는 아키텍처적 원인과 이를 수치화한 실증 연구 결과, 그리고 실제로 효과가 있는 7가지 탈출구를 소개합니다.
글 읽기 →Saram 인사이트 (Saram Insights)
바이오텍, 인공지능, 규제 컴플라이언스의 융합에 관한 심층 전략 및 실전 아키텍처 분석.
규제 대상 지식 패브릭: GxP 생명과학을 위한 엔터프라이즈 RAG 아키텍처의 적용
모든 규제 대상 생명과학 기업은 동일한 문제를 겪고 있습니다. 밸리데이션된 여러 시스템에 분산되어 통합할 수 없는 지식 문제입니다. '데이터가 존재하는 곳으로 찾아가는' 검색 아키텍처는 이를 해결할 수 있지만, 모든 계층을 컴플라이언스 통제, 라이프사이클 인식, 변경 불가능한 감사 추적으로 감싸야만 가능합니다. 전체 아키텍처의 구체적인 변환 방안을 제시합니다.
글 읽기 →AI 엔지니어링 루프: 프로덕션 실패를 릴리스 증거로 전환하기
신뢰할 수 있는 AI 에이전트는 폐쇄 루프를 통해 구축됩니다: 실제 동작 추적, 유용한 신호 감지, 실패 분류, 테스트 케이스로의 자산화, 통제된 실험 수행, 그리고 릴리스 전 결정론적 점검·캘리브레이션된 모델 판사·인간 검토의 결합.
글 읽기 →생명과학을 위한 AI 품질 운영체제 구축: 에이전트, 아키텍처 및 규제 대응 로드맵
GxP 규제 대상 품질(Quality) 부서에 AI 에이전트를 도입하는 것은 단순한 챗봇 프로젝트가 아닙니다. 특화된 에이전트들이 거버넌스 인프라를 공유하고, 모든 산출물이 승인된 원천 문서로 역추적되는 밸리데이션된 감사 가능 운영체제가 필요합니다. 실제로 작동하는 아키텍처, 규제 프레임워크, 그리고 실행 로드맵을 소개합니다.
글 읽기 →LLM을 생명과학 품질 전문가로 탈바꿈시키는 4단계 데이터셋 아키텍처
GxP 문서 환경에서는 PDF를 폴더에 쏟아붓고 학습 데이터셋이라 부르는 방식이 절대 통하지 않습니다. SOP, 일탈, CAPA를 다루려면 포맷, 학습 유형, 행동 목적이 서로 다른 4개의 고유한 데이터셋 계층이 필요합니다. 그 아키텍처를 소개합니다.
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