올해는 경기 둔화 및 정부 연구개발 예산의 감소로 정부지원 사업 및 정부발주 사업을 수주하기 위한 경쟁이 더욱 치열해질 것이다.

사업 수주를 위해서는 기업의 본질적인 능력도 중요하지만 그 시발점이 되는 ‘제안서’ 또는 ‘연구계획서’를 경쟁력 있게 작성해야 한다. 스타트업이나 중소기업은 여기에서부터 막힌다. 제안서를 어떻게 써야 하는지 출발점부터 막막하다.

생성 AI 오픈소스 플랫폼 등 인공지능의 민주화로 누구나 챗GPT와 같은 AI를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 부분적으로 물어보면서 작성할 수는 있으나, 처음부터 끝까지 어떻게 제안서를 작성하는지에 대해 지도해 주지는 못한다.

게다가 챗GPT는 어떻게 질문하느냐에 따라 대답의 품질이 천차만별이다. 산업에 특화된 프롬프트 엔지니어링이 추가되지 않으면 좋은 대답을 구하기가 어렵다.

여기에, 인공지능 개발 회사인 랩큐(대표 김한수)는 이런 스타트업 및 중소기업의 애로사항에 도움을 주기위해 ‘PROP(프랍)’을 14일 출시했다. PROP은 생성형 인공지능을 기반으로 사업 제안서를 작성해주는 서비스로 현재 무료 베타서비스를 실시하고 있다.

사용자는 제안요청서를 바탕으로 목차와 본문을 생성한다. 이때 자신이 보유한 유사사업 자료와 국내외 기술자료 등 참고자료를 제안서 풍부하게 할 수 있다. 사용자는 ‘PROP(프랍)에서 생성한 30 쪽 내외의 제안서를 다운받아 초안으로 사용할 수 있다. 사용자는 이제 제안서의 차별화 요인에 집중하여 시간과 노력을 크게 감소시키고 품질을 높일 수 있다.

‘PROP(프랍)’은 국내 첫 제안서 작성 지원 인공지능으로 차별화된 기술과 경험이 적용됐다. 먼저 개발진은 공공부분에서의 수십년 제안 경험이 있다. 이러한 경험을 제안서 각 목차에 최적화된 프롬프트 엔지니어링 개발에 활용했다.

예를 들어, 현황 분석에 필요한 질문과 목표로 하는 시스템 등에 적용할 프롬프트를 각 산업분야의 경험을 반영하 구축했다. 사용자가 첨부한 제안요청서와 참고자료를 벡터DB로 구축하고, 이를 바탕으로 유사도가 높은 자료를 검색하는 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)을 적용하여 보다 정확하고 설득력 있는 문서를 생성한다.

생성형 AI의 가장 큰 문제점으로 지적되는 편견이나 환각(Hallucination) 문제를 해결하기 위해 신뢰할 수 있는 외부 지식베이스를 이용해 컨텍스트를 구성했다. 이때 LLM Agent를 사용해 참조 문서를 모두 제시하도록 했다. 더 나아가 목표 이미지 구축 등에서는 환각현상을 오히려 적절히 이용할 수 있게끔 했다.

랩큐의 김한수 대표는 PROP의 개발 및 출시 동기에 대해 “규모가 작은 중소기업 및 스타트업들의 상당수가 충분히 좋은 기술력과 전문성을 바탕으로 경쟁력을 갖추고 있다. 그러나 기업의 역량을 ‘제안서’ 서식에 충분히 녹여내지 못해 사업성과 창출에 어려움을 겪고 있다. PROP이 제안서 작성에 어려움을 겪고 있는 많은 기업들에게 도움을 주고, 경쟁력을 잘 표현한 제안서를 작성해서 사업 기회를 확대하기를 희망한다.”고 전했다.