deepseek 와 와이즈넛의 iRag는 어때?

🔍 1. DeepSeek (DeepSeek-V2, DeepSeek-Coder 등)

DeepSeek은 중국에서 개발한 오픈소스 LLM 계열로, 특히 코드 생성과 다국어 지원에 강점을 가진 모델입니다.

💡 특징

• DeepSeek-V2: 자연어 이해와 생성 능력이 뛰어나며, LLaMA 계열과 비슷한 구조.
• DeepSeek-Coder: 코딩 특화 모델로, CodeLlama와 경쟁하며 Python, C++, Java 등 다양한 언어 지원.
• 오픈소스로 제공되며, 기업이 직접 커스터마이징 가능.
• 중국어 지원이 강력하나, 영어 및 기타 언어에서도 성능이 준수함.
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기능을 직접 제공하는 것은 아니지만, 활용 가능.

📌 한마디로?
오픈소스 기반이라 연구 및 커스터마이징이 용이한 반면, 모델 최적화와 엔터프라이즈 지원 면에서는 직접 구축해야 하는 부담이 있음.

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🔎 2. 와이즈넛 iRAG

iRAG는 와이즈넛이 제공하는 RAG 기반 솔루션으로, 기업 및 공공기관을 대상으로 맞춤형 AI 검색 및 답변 시스템을 제공합니다.

💡 특징

• Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기반으로 검색과 생성 결합.
• 기업 내 지식 검색, 고객 지원, 내부 문서 QA 등에 최적화.
• GPT 기반 모델과 자체 검색 엔진을 결합하여 빠른 응답 제공.
• 한국어 지원이 강력하며, 한국 기업 및 공공기관에서의 도입 용이.
• SaaS 형태로 제공되거나, 온프레미스로 구축 가능.

📌 한마디로?
LLM을 활용한 검색 특화 솔루션으로, 특히 기업 환경에서 RAG 도입을 고려할 때 빠르게 적용할 수 있는 옵션.

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🚀 DeepSeek vs. iRAG 비교

항목DeepSeekiRAG

주요 목적	LLM 기반 자연어 생성, 코딩 지원	RAG 기반 검색 및 생성
오픈소스 여부	✅ (오픈소스)	❌ (상용 솔루션)
한국어 지원	제한적 (주로 영어/중국어)	✅ 강력
도입 방식	직접 커스터마이징 필요	SaaS 및 온프레미스 제공
적용 분야	범용 AI, 코드 생성, 연구 목적	기업 지식 검색, AI 상담, QA 시스템

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💭 결론

• DeepSeek은 자체적으로 구축하려는 연구/개발 조직이나 AI를 커스터마이징하려는 팀에 적합.
• iRAG는 기업 환경에서 RAG 솔루션을 빠르게 도입하고 싶은 경우 적합.

형님이 적용하려는 환경이 기업 검색 & QA 쪽이면 iRAG가 더 실용적일 거고, 자체 LLM 연구 & 개발 목적이면 DeepSeek이 더 유용할 것 같아요

 

 

(참고)와이즈넛, 마이크로소프트(MS)가 선택한 AI기업...세계최초 LLM 원천기술 보유

https://www.globalepic.co.kr/view.php?ud=202502031105032484abe7dc9896_29