Saram Consulting하이브리드 RAG + 파인튜닝: 규제 대상 생명과학 분야에 실제로 필요한 아키텍처
RAG나 파인튜닝 단독으로는 GxP 규정 준수를 충족할 수 없습니다. FDA 규제 Q&A에서 0.717의 컨텍스트 정밀도를 달성한 QA-RAG 듀얼 트랙 아키텍처 구축 방법을 소개합니다.
글 읽기 →Saram 인사이트 (Saram Insights)
바이오텍, 인공지능, 규제 컴플라이언스의 융합에 관한 심층 전략 및 실전 아키텍처 분석.
생명과학 분야에서 환각(Hallucination)을 완전히 차단하려면 10개의 에이전트가 필요한 이유
제약 및 바이오 분야에서 규제 기준을 충족하는 수준으로 환각을 제어하는 유일한 해법은 다중 에이전트 심층 방어 아키텍처입니다. 최신 학술 연구, FDA 최초의 AI 경고 서한, 그리고 새롭게 부상하는 프로덕션 도구들이 제시하는 필수 에이전트 구성에 대해 자세히 살펴봅니다.
글 읽기 →품질 문서를 위한 RAG: SOP, CAPA, 일탈(Deviation)을 위한 GxP 규제 준수 파이프라인 구축법
표준 RAG 파이프라인은 품질 문서에서 실패합니다. 고정 크기 청킹은 절차 맥락을 파괴하고, 벡터 검색은 문서 ID를 놓치며, 폐기된 SOP가 답변에 유출됩니다. 규제 산업에서 실제로 작동하는 아키텍처를 소개합니다.
글 읽기 →규제 대상 바이오제약 분야의 지속 학습: 규제 당국이 실제로 허용하는 것
GxP 환경에서 AI의 지속 학습에 대한 합의는 명확하지만, 널리 인용되는 몇몇 규제 관련 주장들은 근거가 부족합니다. 바이오제약 분야에서 적응형 AI를 배포하기 위해 검증된 프레임워크를 제시합니다.
글 읽기 →MCP 게이트웨이 패턴: GxP 컴플라이언스를 위해 팩트체크된 아키텍처
규제 대상 환경의 MCP에 대한 신뢰할 수 있는 모든 분석은 중앙 집중식 게이트웨이 프록시라는 동일한 아키텍처로 귀결됩니다. 하지만 이 패턴에 대해 널리 인용되는 여러 주장 중 일부는 사실이 아닙니다. 실제 근거가 뒷받침하는 내용, 규제 기관이 실제로 요구하는 사항, 그리고 벤더 생태계가 실제로 제공하는 것이 무엇인지 살펴봅니다.
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