자주 묻는 질문(FAQs)

일반 문의
  • 어플라이언스가 뭔가요?
    어플라이언스(Appliance)는 특정한 목적을 위해 설계된 기기나 시스템을 의미합니다. 냉장고, 세탁기, 커피머신 등 주변에서 흔히 볼 수 있는 기기들도 모두 어플라이언스입니다. 컴퓨터 서버의 경우 어플라이언스는 특정한 컴퓨팅 기능을 제공하기 위해 사전에 구성된 하드웨어와 소프트웨어의 결합을 의미합니다. 루시아온은 LLM 활용에 특화된 어플라이언스이며 복잡한 서버 구축과 관리에 대한 부담을 줄여줍니다.
  • 구매 후 실제 사용까지 얼마나 소요되나요?
    루시아 온은 설치 후 네트워크를 연결하고 전원만 켜면 바로 사용할 수 있습니다.
    시스템 관련 모든 관리는 웹 기반 관리도구에서 쉽게 할 수 있습니다.
  • 서버 유지보수는 어떻게 되나요?
    루시아 온 구입 1년 이내에 하드웨어 문제로 고장이 발생할 경우 무상 교체 수리가 진행되며 그 후에는 비용이 청구됩니다. 1년 후 유상 유지보수 옵션을 선택하시면 지속적인 모델 업데이트 및 전문 엔지니어의 정기적인 방문 점검이 이루어집니다.
  • HW 구성을 변경할 수 있나요?
    HW 구성 변경은 불가능합니다. GPU는 기본 2장이 장착되어 있는데 4장까지 확장할 수 있습니다.
  • 개발자가 아닌 일반 근로자도 업무 문서들을 업로드하여 관련 내용을 질의할 수 있나요?
    네, 가능합니다. 관리자가 웹 관리도구에서 사용자를 추가한 후 사용자가 직접 로그인해서 파일 관리를 하면 됩니다.
  • 루시아온에 포함돼 있는 솔루션은 어떤 것들이 있나요?
    루시아온에 포함된 기본 솔루션은 루시아 GPT 모델, Open AI 연계 모듈, 루시아 Chat – 루시아GPT와의 Q&A, 루시아 Docs – 업로드한 문서와의 Q&A, RAG – 내부 검색 Q&A, 파일 관리자 – 업로드/삭제 등이 있습니다.
  • 모델 파라미터를 선택할 수 있나요?
    루시아 온에서는 효율적인 서빙 체계를 갖춰 최대 70B 까지의 파라미터를 지원합니다. 다만 파라미터가 커질 수록 반응 속도는 비례해서 느려질 수 있습니다. 기본적으로 21B과 35B 모델이 탑재되어 있으며 선택하실 수 있습니다.
  • 루시아온은 랙형 서버인가요?
    네 맞습니다. 4U 사이즈의 랙 마운트가 가능한 서버입니다.
  • 고객이 원하는 별도 커스터마이징이 가능한가요?
    네 가능합니다. 상단 기술지원 메뉴를 클릭해서 자세한 내용을 남겨주시면 전문가가 연락 드리겠습니다.
  • 사용자별 검색 제한등을 설정 할 수 있나요?
    테스트를 위해 기본 제공되는 Playground인 루시아챗에서는 사용자 관리 기능을 제공하지 않습니다. 사용자별 검색 제한 등의 기능은 관리도구에서 사용자를 추가한 후 API 연계 개발을 통해 구현할 수 있습니다.
  • 업로드 가능한 문서 종류는 어떤게 있나요?
    루시아온에 업로드할 수 있는 문서 종류는 MS Office, 아래한글(HWP/HWPX), PDF, ODF, CSV, ePUB 등 자주 사용하는 문서 종류를 모두 지원합니다.
  • 어플라이언스 1대당 사용 가능한 User 수는 어떻게 되나요?(동시접속 사용자 등)
    루시아온은 저렴하고 쉽게 생성형 AI를 경험하고 활용할 수 있도록 기획된 어플라이언스입니다. 따라서 대규모 서비스에는 적합하지 않습니다. 동시 접속(동시 추론)은 2~3명으로 생각하시면 됩니다. 따라서 약 50명 정도의 사용자는 큰 무리 없이 사용할 수 있습니다. (활용 방식에 따른 차이는 있을 수 있습니다.) 만약 대규모 서비스 구축이 필요하다면 상단 기술지원 메뉴를 통해 솔트룩스의 전문가들에게 요청하시면 됩니다.
  • 외국어 사용이 가능한가요? 몇 개 국어 지원되나요?
    네, 루시아 온에 탑재된 기본 루시아 모델은 총 26개국어를 지원합니다.
  • 설치된 솔루션에 대해 주기적인 업데이트가 지원되나요?
    네, 루시아 온은 지속적으로 기능을 업그레이드하거나 버그를 패치합니다. 관리도구에서 쉽게 업데이트를 적용할 수 있습니다.
  • 루시아on과의 대화 내용이나 업로드한 문서가 모델 학습에 활용되나요?
    활용되지 않습니다. 루시아 온은 독자적인 어플라이언스 타입으로, 일단 구입하시면 저희 서버와는 일절 통신을 하지 않습니다. 만약 대화 이력이나 업로드한 문서를 학습에 활용하고 싶다면 기술 지원을 통해 전문 엔지니어의 분석 후 진행할 수 있습니다.
  • 소규모 회사 입니다. 렉이 없을 경우, 일반 책상위에 두고 사용 해도 되는지요?
    가능합니다. 6000RPM 고가의 저소음 팬을 장착해서 업무에 크게 방해되지 않습니다. 네트워크만 연결하고 전원만 켜세요!
  • 별도의 라이센스 비용을 지속적으로 지불해야 하나요?
    아닙니다. 일단 구입하시면 평생 무료로 사용할 수 있습니다. 하드웨어적 결함에 대해서는 1년간 무상 하자보수가 진행되고 이후에는 실비로 비용 발생이 됩니다.
    기술 문의
    • 폐쇄망 환경에서 사용할 수 있나요?
      네 가능합니다. 인터넷 연결을 하지 않아도 정상 작동합니다.
    • 무한 확장을 하려면 고객 입장에서 어떤게 필요한가요?
      루시아온 사용 중에 사용자 추가가 필요하거나 저장 공간을 확장하려면 어플라이언스 추가 구매를 통해 쉽게 문제를 해결할 수 있습니다. 새로 구성된 루시아온에서도 기존 어플라이언스의 기능을 그대로 활용할 수 있습니다. 만약 외부 도메인 연결이나 단일 IP 엔드 포인트가 필요하다면 L4 스위치와 같은 하드웨어적 구성을 활용하시면 됩니다.
    • 벡터 검색이 뭔가요?
      벡터 검색(시맨틱 벡터 검색이라고도 함)은 텍스트, 오디오 및 이미지를 숫자 표현으로 변환하고, 인공지능 기술을 활용하여 이러한 표현의 의미, 의도 및 컨텍스트를 해석함으로써 훨씬 더 정확한 검색 결과를 제공하는 기술입니다. 벡터 검색의 핵심 아이디어는 데이터를 수학적 벡터로 변환하여 벡터 공간 모델에서 표현하는 것입니다. 이 과정에서 각 데이터 항목은 고유한 벡터로 표현되며, 이 벡터들은 여러 차원을 가질 수 있습니다. 이러한 차원들은 데이터의 특성을 나타내며, 검색 쿼리 또한 벡터로 변환되어 저장된 데이터 벡터들과 비교됩니다. 벡터 검색은 기계 학습, 특히 자연어 처리(NLP) 및 이미지 인식 분야에서 널리 사용됩니다. 예를 들어, 텍스트 문서의 경우, 각 단어나 구절을 벡터로 변환하여 문서의 내용을 수치적으로 표현할 수 있으며, 이를 통해 텍스트의 유사성을 비교하거나 주제를 분류하는 데 사용됩니다.
    • 사용자별 데이터 접근에 제한을 둘 수 있나요?
      가능합니다. 다만, 기본 Playground인 루시아 Chat에서는 사용자별 접근 제한 기능을 사용할 수는 없고 제공되는 API를 활용해서 구현할 수 있습니다.
    • 보안 이슈는 없나요?
      기본적으로 소프트웨어 방화벽이 설치되어 있으며 웹과 API 연계를 위한 포트만 열려 있습니다. 외부 서비스를 제공하는 경우에는 호스팅 업체나 네트워크에서의 추가적인 보안 조치를 하실 것을 권장드립니다.
    • 어디서 구입할 수 있나요?
      상단 [구입하기]를 클릭해서 신청하시면 담당자가 연락드립니다. 다양한 프로모션과 혜택을 준비했습니다.
    • 사내에 보안, 관제와 관련된 필수 설치 프로그램들이 있는데 설치 가능한가요?
      루시아 온은 리눅스 기반의 어플라이언스입니다. 정책상 필수적으로 설치해야 하는 프로그램들이 있는 경우 기술 문의를 통해 먼저 확인을 하실 것을 권장드립니다. 일반적으로 설치에는 문제가 없지만 루시아 온 자체 프로그램들과의 충돌 확인 등 다른 영향이 없는 지 사전에 확인이 되어야 합니다.
    • 학습용 서버와 서비스용 서버를 분리해서 구매 가능한가요?
      기본적으로 루시아 온은 가벼운 서비스를 위한 일체형 하드웨어로 이해하시면 됩니다. 루시아 온이 경량화된 기법의 파인튜닝을 지원하기는 하지만 대규모 학습에는 적절치 않습니다. 또한 파인튜닝 중에는 하드웨어 제약으로 인해 서비스는 중지되는 점 참고해 주시기 바랍니다. 학습용 서버가 필요하신 경우 기술지원 요청을 해주시면 전문 엔지니어가 최적의 구성을 해드리기 위해 상담을 해드립니다.
    • 벡터 검색 및 RAG 기능은 어떻게 활용할 수 있나요?
      기본적으로 제공되는 루시아 Chat을 통해 검색 및 RAG 기능을 확인해보실 수 있습니다. 전문적인 프로그램을 개발하면 API를 통해 원하는 방식으로 구현할 수 있습니다. 디렉터리를 만든 후 관련 문서들을 업로드하고, RAG를 통해 원하는 답변을 생성할 수 있습니다.
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