그렇다면 기업들이 비즈니스용 AI 모델과 도구를 출시하는 이유는 무엇일까요?

PWC


는 2025년까지 AI가 직원의 잠재력을 최대 40%까지 끌어올릴 수 있는 방법을 소개합니다!

아래 그래프에서 AI 시장의 전년 대비 매출 전망치(2018-2025년)를 확인하세요.

총 14,700개의
14,700개의 스타트업이
2023년 3월 현재 미국에서만 총 14,700개의 스타트업이 탄생한 만큼, AI의 비즈니스 잠재력은 의심할 여지없이 엄청납니다!

AI에서 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?

대규모 언어 모델(LLM)은 언어 이해 및 생성을 통해 인간과 유사한 지능을 시뮬레이션하도록 설계된 고급 AI 도구입니다. 이러한 모델은 광범위한 데이터를 통계적으로 분석하여 단어와 구문이 서로 어떻게 연결되는지 학습하는 방식으로 작동합니다.

인공 지능의 하위 집합인 LLM은 텍스트 생성, 분류, 대화에서 질문에 대한 답변, 언어 번역 등 다양한 작업에 능숙합니다.

‘대규모’라는 명칭은 학습된 데이터 세트가 상당하기 때문에 붙여진 것입니다. LLM의 기반은 머신 러닝, 특히 트랜스포머 모델로 알려진 신경망 프레임워크에 있습니다. 이를 통해 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 효과적으로 처리하여 언어를 이해하고 조작하는 데 있어 다재다능함을 보여줄 수 있습니다.

자세히 보기:


RAG(검색 증강 세대)와 LLM의 차이점은?

2023년에 가장 인기 있는 오픈소스 LLM은 무엇인가요?

2023년 9월 현재
Falcon 180B
가 허깅 페이스 오픈 LLM 리더보드에서 사전 학습된 대형 언어 모델 중 가장 높은 성능 순위를 기록하며 1위를 차지했습니다.

2023년 상위 7가지 AI 모델에 대해 알아보세요.

1. Falcon LLM

Falcon LLM
은 AI 언어 처리의 기능을 재정의한 강력한 사전 학습된 개방형 대규모 언어 모델입니다.

이 모델에는 1,800억 개의 매개변수가 있으며 3조 5,000억 개의 토큰으로 학습되었습니다. 상업용 및 연구용으로 모두 사용할 수 있습니다.

2023년 6월, 팔콘 LLM은 허깅페이스의 오픈 LLM 리더보드에서 1위를 차지하며 ‘오픈 소스 LLM의 왕’이라는 타이틀을 얻었습니다.

Falcon LLM 기능:

• 추론, 숙련도, 코딩 및 지식 테스트에서 우수한 성적을 거둡니다.
• 플래시어텐션과 다중 쿼리 어텐션으로 더 빠른 추론과 더 나은 확장성을 제공합니다.
• 로열티 의무나 제한 없이 상업적으로 사용할 수 있습니다.
• 이 플랫폼은 무료로 사용할 수 있습니다.

2. 라마 2

메타가 출시했습니다
라마 2
를 통해 사전 학습된 온라인 데이터 소스를 무료로 이용할 수 있습니다. 라마 2는 라마의 두 번째 버전으로, 이전 버전보다 컨텍스트 길이가 두 배로 길어지고 학습량이 40% 증가했습니다.

또한 Llama 2는 사용자가 모범 사례와 안전성 평가를 이해하는 데 도움이 되는 책임감 있는 사용 가이드를 제공합니다.

라마 2 특징:

• 라마 2는 연구 및 상업적 용도로 모두 무료로 사용할 수 있습니다.
• 사전 학습된 버전과 대화형 미세 조정 버전 모두에 대한 모델 가중치 및 시작 코드가 포함되어 있습니다.
• 아마존 웹 서비스(AWS), 허깅 페이스 등 다양한 제공업체를 통해 액세스할 수 있습니다.
• 윤리적이고 책임감 있는 활용을 보장하기 위해 사용 제한 정책을 시행합니다.

3. 클로드 2.0 및 2.1

클로드 2 은 Anthropic에서 개발한 고급 언어 모델입니다. 이 모델은 API와 새로운 공개 베타 웹사이트인 claude.ai를 통해 향상된 성능, 더 빠른 응답, 접근성을 자랑합니다.

ChatGPT 다음으로 이 모델은 더 큰 컨텍스트 창을 제공하며 가장 효율적인 챗봇 중 하나로 간주됩니다.

클로드 2 기능:

• 이전 버전보다 향상된 성능으로 더 긴 응답 시간을 제공합니다.
• 사용자가 API 액세스 및 새로운 공개 베타 웹사이트인 claude.ai를 통해 Claude 2와 상호 작용할 수 있습니다.
• 이전 모델에 비해 더 긴 메모리를 보여줍니다.
• 안전 기법과 광범위한 레드팀을 활용하여 공격적이거나 위험한 결과물을 완화합니다.

무료 버전: 사용 가능
가격: 월 $20

The
클로드 2.1 모델
2023년 11월 21일에 도입된 새로운 버전은 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 주목할 만한 개선 사항을 제공합니다. 최첨단 200만 토큰 컨텍스트 창이 특징이며, 모델 착시 현상을 크게 줄이고, 시스템 프롬프트를 개선하고, 도구 사용에 중점을 둔 새로운 베타 기능을 도입했습니다.

클로드 2.1은 기업을 위한 주요 기능의 발전을 가져올 뿐만 아니라 시스템에 전달할 수 있는 정보의 양을 200,000 토큰이라는 새로운 한도로 두 배로 늘렸습니다.

이는 약 15만 단어 또는 500페이지가 넘는 콘텐츠에 해당합니다. 이제 사용자는 전체 코드베이스, S-1 양식과 같은 포괄적인 재무제표, “일리아드” 또는 “오디세이”와 같은 장문의 문학 작품을 포함한 광범위한 기술 문서를 업로드할 수 있습니다.

대량의 콘텐츠 또는 데이터를 처리하고 상호 작용할 수 있는 기능을 통해 Claude는 정보를 효율적으로 요약하고, 질의응답 세션을 진행하고, 추세를 예측하고, 여러 문서를 비교 및 대조하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

Claude 2.1 기능:

• 환각 경험률 2배 감소
• API 도구 사용
• 더 나은 개발자 환경

가격: 미정

4. MPT-7B

MPT-7B는 1조 개에 달하는 텍스트와 코드에 대해 처음부터 학습된 MosaicML 사전 훈련된 트랜스포머의 약자입니다. MPT는 GPT와 마찬가지로 디코더 전용 트랜스포머에서도 작동하지만 몇 가지 개선 사항이 있습니다.

가격은 $200,000입니다,
MPT-7B
는 사람의 개입 없이 9.5일 만에 MosaicML 플랫폼에서 학습되었습니다.

기능:

• 다양한 대화형 작업을 위한 대화를 생성합니다.
• 원활하고 매력적인 멀티턴 인터랙션이 가능합니다.
• 데이터 준비, 교육, 미세 조정 및 배포가 포함됩니다.
• 컨텍스트를 잃지 않고 매우 긴 입력을 처리할 수 있습니다.
• 무료로 사용할 수 있습니다.

5. 5.

Code Llama는 텍스트 프롬프트를 기반으로 코드를 생성하고 토론하기 위해 특별히 설계된 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 코딩 작업을 위한 공개적으로 사용 가능한 LLM 중 가장 최신의 개발 제품입니다.

에 따르면
메타의 뉴스 블로그
에 따르면 코드 라마는 개방형 모델 평가를 지원하여 커뮤니티가 기능을 평가하고, 문제를 식별하고, 취약점을 수정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

코드엘리마 기능:

• 코딩 학습자의 진입 장벽을 낮춥니다.
• 강력하고 잘 문서화된 소프트웨어를 작성하기 위한 생산성 및 교육 도구 역할을 합니다.
• Python, C++, Java, PHP, 타입스크립트(자바스크립트), C#, Bash 등 널리 사용되는 프로그래밍 언어와 호환됩니다.
• 7B, 13B, 34B 파라미터의 세 가지 크기로 제공되며, 각각 500억 개의 코드 토큰과 코드 관련 데이터로 학습됩니다.
• 무료로 배포할 수 있습니다.

6. 미스트랄-7B AI 모델

미스트랄 7B 은 미스트랄 AI 팀이 개발한 대규모 언어 모델입니다. 73억 개의 매개변수가 있는 언어 모델로, 복잡한 언어 패턴을 이해하고 생성할 수 있는 능력을 나타냅니다.

또한, 미스트랄 -7B는 역대 최고의
최고의 7B 모델
으로 여러 벤치마크에서 라마 2 13B를 능가하는 성능을 보이며 언어 학습에 있어 그 효과를 입증했습니다.

미스트랄-7B 특징:

• 더 빠른 추론을 위해 그룹화된 쿼리 관심도(GQA)를 활용하여 쿼리 처리의 효율성을 개선합니다.
• 더 긴 시퀀스를 적은 계산 비용으로 처리할 수 있도록 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA)을 구현합니다.
• 다양한 작업에서 미세 조정이 용이하여 다양한 애플리케이션에 대한 적응성을 보여줍니다.
• 무료로 사용할 수 있습니다.

7. ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B
는 오픈 소스 이중 언어(중국어-영어) 채팅 모델 ChatGLM-6B의 두 번째 버전으로, 중국 칭화대학교 연구진이 ChatGPT의 경량화 대안에 대한 수요에 대응하여 개발했습니다.

ChatGLM2-6B 기능:

• 영어와 중국어로 1조 개가 넘는 토큰을 학습했습니다.
• 언어 이해도를 높이기 위해 1조 4천억 개 이상의 토큰을 사전 학습했습니다.
• 2K에서 32K로 확장된 더 긴 컨텍스트를 지원합니다.
• 다양한 데이터 세트(MMLU, CEval, BBH)에서 비슷한 크기의 경쟁 모델보다 성능이 뛰어납니다.

무료 버전: 사용 가능
가격: 요청 시

AI 도구란 무엇인가요?

AI 도구는 특정 작업을 수행하고 복잡한 문제를 해결하기 위해 인공지능 알고리즘을 활용하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 도구는 의료, 금융, 마케팅, 교육 등 다양한 산업 분야에서 작업을 자동화하고 데이터를 분석하며 의사 결정을 지원하는 애플리케이션으로 활용되고 있습니다.

AI 도구의 이점으로는 프로세스 간소화, 시간 절약, 편향성 감소, 반복 작업 자동화 등의 효율성이 있습니다.

그러나 구현 비용, 잠재적인 일자리 대체, 정서적 및 창의적 역량 부족과 같은 문제점이 지적되고 있습니다. 이러한 단점을 완화하려면 올바른 AI 도구를 선택하는 것이 관건입니다.

2023년 최고의 AI 도구는 무엇인가요?

AI 도구를 신중하게 선택하고 전략적으로 구현하면 특정 요구사항에 가장 큰 가치를 제공하는 도구에 집중하여 비용을 절감할 수 있습니다. AI 도구를 신중하게 선택하고 통합하면 비즈니스에서 AI 도구의 장점을 활용하면서 문제를 최소화하여 보다 균형 잡히고 효과적인 기술 활용을 할 수 있습니다.

2023년 상위 13개 AI 도구는 다음과 같습니다.

1. AI의 채팅 GPT 열기

채팅 GPT 은 사람과 같은 대화형 답변을 생성하는 자연어 처리 AI 모델입니다. “케이크를 굽는 방법?”과 같은 간단한 질문에 대답하여 고급 코드를 작성할 수 있습니다. 에세이, 소셜 미디어 게시물, 이메일, 코드 등을 생성할 수 있습니다.

이 봇을 사용하면 가장 간단한 방법으로 새로운 개념을 배울 수 있습니다.

이 AI 챗봇은 2022년 11월에 연구 및 인공 회사인 Open AI가 개발하여 출시했으며, 네티즌 사이에서 빠르게 센세이션을 일으켰습니다.

기능:

• AI는 챗봇처럼 보이므로 사용자 친화적입니다.
• 다양한 주제에 대한 주제별 지식이 있습니다.
• 다국어를 지원하며 50개 이상의 언어를 지원합니다.
• GPT 3 버전은 무료로 사용할 수 있습니다.

무료 버전: 사용 가능

가격:

• 채팅 GPT-3: 무료
• 채팅 GPT 플러스: 20$/월

라훌 쇼칸드


의 공동 설립자


Wilyer:

최근 기업 고객들이 가장 많이 요청하는 안드로이드 앱의 기능을 구현하는 데 ChatGPT를 사용했습니다. 고객에게 적합한 SaaS가 되기 위해 해당 기능을 개발해야 했습니다. ChatGPT를 사용하여 복잡한 수학적, 논리적 자바 함수를 명령하여 요구 사항을 정확하게 충족할 수 있었습니다. 일주일도 채 되지 않아 JAVA 코드를 수정하고 적용하여 엔터프라이즈 고객에게 이 기능을 제공할 수 있었습니다. 이 기능을 출시하자마자 B2B SaaS 구독 및 매출이 25~30% 증가했습니다.

2. GPT-4 터보 128K 컨텍스트

GPT-4 터보 128K 컨텍스트
는 GPT 3.5의 개선된 고급 버전으로 출시되었습니다. 128K 컨텍스트 창을 사용하면 RAG(검색 증강 생성)와 같은 기술을 사용하여 애플리케이션에 필요한 훨씬 더 많은 사용자 지정 데이터를 얻을 수 있습니다.

기능:

• 사용자 자연어 입력을 기반으로 향상된 기능 호출을 제공합니다.
• JSON 모드를 사용하여 소프트웨어 시스템과 상호 운용합니다.
• 시드 파라미터를 사용하여 재현 가능한 출력을 제공합니다.
• 지식 컷오프 기간을 2023년 4월까지 19개월 연장합니다.

무료 버전: 사용 불가
가격:

• 입력: 입력: $0.01/1000 토큰
• 출력: 0.3/1000 토큰

3. 채팅 GPT4 비전

오픈 AI, 멀티모달 출시
GPT-4 비전
2023년 3월에 출시될 예정입니다. 이 버전은 다양한 유형의 텍스트 및 시각적 형식을 처리할 수 있기 때문에 Chat GPT의 가장 유용한 버전 중 하나입니다. GPT-4는 고급 이미지 및 음성 해설 기능을 갖추고 있어 다양한 혁신과 활용 사례를 실현합니다.

ChatGPT-4의 생성 AI는 ChatGPT-3 버전의 500배에 달하는 100조 개의 파라미터로 학습됩니다.

기능:

• 사진, 문서, 손글씨 메모, 스크린샷과 같은 시각적 입력을 이해합니다.
• 입력으로 업로드된 시각 자료를 기반으로 물체와 도형을 감지하고 분석합니다.
• 그래프, 차트 등과 같은 시각적 형식의 데이터 분석을 제공합니다.
• 3배 비용 효율적인 모델 제공
• 4096개의 출력 토큰을 반환합니다.

무료 버전: 사용 불가
가격: 사용한 만큼만 지불 모델

4. GPT 3.5 터보 인스트럭트

GPT 3.5 터보 인스트럭트 는 GPT-3 버전에서 반복적으로 발생하는 문제를 완화하기 위해 출시되었습니다. 이러한 문제에는 부정확한 정보, 오래된 사실 등이 포함됩니다.

따라서 3.5 버전은 사용자의 쿼리에 대해 논리적이고 문맥에 맞는 직접적인 응답을 제공하도록 특별히 설계되었습니다.

기능:

• 명령을 효율적으로 이해하고 실행합니다.
• 몇 개의 토큰을 사용하여 더 간결하고 정확한 정보를 생성합니다.
• 사용자의 요구에 맞춰 더 빠르고 정확한 응답을 제공합니다.
• 암기보다 정신적 추론 능력에 중점을 둡니다.

무료 버전: 사용 불가
가격:

• 입력: 입력: $0.0015/1000 토큰
• 출력: 0.0020/1000 토큰

5. 마이크로소프트 코파일럿 AI 도구

코파일럿 365 는 Microsoft Office 전체에서 작동하는 본격적인 AI 도구입니다. 이 AI를 사용하여 문서를 작성하고, 이메일을 읽고, 요약하고, 응답하고, 프레젠테이션을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 특히 직원 생산성을 높이고 워크플로를 간소화하도록 설계되었습니다.

기능:

• 문서와 장문의 이메일을 요약합니다.
• 프레젠테이션을 생성하고 요약합니다.
• Excel 시트를 분석하고 그래프를 만들어 데이터를 보여줍니다.
• Outlook 받은 편지함을 더 빠르게 정리하세요.
• 제공된 정보를 바탕으로 이메일을 작성합니다.

무료 버전: 30일 무료 체험

가격: 30$/월

6. SAP의 제너레이티브 AI 어시스턴트: 줄

줄은 생성형
SAP의 AI 어시스턴트
로, HR, 재무, 공급망, 조달, 고객 경험 등 SAP 애플리케이션에 내장되어 있습니다.

이 AI 기술을 사용하면 필요할 때마다 빠른 응답과 통찰력 있는 인사이트를 얻을 수 있어 지연 없이 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

기능:

• 영업 성과를 이해하고 개선하며 문제를 파악하고 수정 사항을 제안하는 데 도움을 줍니다.
• 모든 SAP 솔루션에 대한 새로운 시나리오를 지속적으로 제공합니다.
• 편견 없는 직무 설명과 관련 면접 질문을 생성하여 인사 업무에 도움을 줍니다.
• 일반 언어 쿼리를 기반으로 지능적인 답변을 제공하여 SAP 사용자 환경을 혁신합니다.

무료 버전: 사용 가능

가격: 요청 시

7. 메타의 AI 스튜디오

메타의 AI 스튜디오 는 기업이 고객과 상호 작용하는 방식을 개선한다는 비전을 가지고 만들어졌습니다. 이를 통해 기업은 인스타그램, 페이스북, 메신저 등 다양한 플랫폼에서 메시징 서비스를 사용하여 고객과 소통할 수 있는 맞춤형 AI 챗봇을 만들 수 있습니다.

AI Studio의 주요 사용 사례 시나리오는 이커머스 및 고객 지원 부문입니다.

기능:

• 문서와 장문의 이메일을 요약합니다.
• 프레젠테이션을 생성하고 요약합니다.
• Excel 시트를 분석하고 그래프를 만들어 데이터를 보여줍니다.
• Outlook 받은 편지함을 더 빠르게 정리하세요.
• 제공된 정보를 바탕으로 이메일을 작성합니다.

무료 버전: 30일 무료 체험

가격: 30$/월

8. EY의 AI 도구

EY AI 는 인간의 역량과 인공지능(AI)을 통합하여 조직이 자신감 있고 책임감 있게 AI를 도입할 수 있도록 지원합니다. EY의 방대한 비즈니스 경험, 업계 전문성, 첨단 기술 플랫폼을 활용해 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

기능:

• 다양한 영역의 경험을 활용하여 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 AI 솔루션과 인사이트를 제공합니다.
• EY 패브릭을 통해 최첨단 AI 기능을 종합 솔루션에 원활하게 통합합니다.
• EY 패브릭을 통해 속도와 규모에 맞게 AI 기능을 내장합니다.

무료 버전: EY 직원 무료

가격: 요청 시

9. 셀러를 위한 아마존의 제너레이티브 AI 도구

아마존은 최근
아마존 셀러를 위한 AI
를 통해 여러 제품 관련 기능을 사용할 수 있습니다. 제품 제목, 글머리 기호, 설명, 목록 세부 정보 등을 간단하게 작성할 수 있습니다.

이 AI는 판매자가 최소한의 시간과 노력으로 고품질 리스팅과 매력적인 제품 정보를 생성하는 것을 목표로 합니다.

기능:

• 판매자를 위한 매력적인 제품 제목, 글머리 기호 및 설명을 생성합니다.
• 자동화된 모니터링을 통해 제품 병목 현상을 찾아냅니다.
• 자동화된 챗봇을 생성하여 고객 만족도를 높입니다.
• 시계열 및 데이터 유형을 사용하여 엔드투엔드 예측 모델을 생성합니다.

무료 버전: 무료 평가판 사용 가능

가격: 요청 시

10. 디자이너를 위한 Adobe의 제너레이티브 AI 툴

Adobe의 제너레이티브 AI 디자이너용은 디자이너의 창작 과정을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 도구를 사용하면 프롬프트와 함께 몇 초 안에 그래픽을 원활하게 생성하고, 이미지를 확장하고, 이미지 내의 요소를 이동하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이 AI는 이미지의 어느 곳에서나 이동, 추가, 교체, 제거할 수 있도록 하여 디자이너의 자연스러운 창의력을 확장하고 지원하는 것을 목표로 합니다.

기능:

• 텍스트 프롬프트를 이미지로 변환합니다.
• 개체를 제거하거나 새 개체를 칠할 수 있는 브러시를 제공합니다.
• 고유한 텍스트 효과를 제공합니다.
• 3D 요소를 이미지로 변환합니다.
• 이미지의 개체를 이동합니다.

무료 버전: 사용 가능

가격: 월 $4.99

11. 구글의 크리에이티브 가이드 AI 도구

구글은 동영상 애널리틱스 옵션에서 광고 최적화를 위한 새로운 AI 제품을 출시했습니다.
크리에이티브 가이드 AI
. 이 도구는 광고 동영상을 분석하고 Google의 모범 사례 및 요구 사항에 따라 통찰력 있는 피드백을 제공합니다.

또한, 동영상을 직접 제작하지는 않지만 기존 동영상을 최적화할 수 있는 귀중한 피드백을 제공합니다.

기능:

• 동영상에서 브랜드 로고가 5초 이내에 표시되는지 확인합니다.
• 마케팅 목표에 따라 동영상 길이를 분석합니다.
• 고품질 음성 해설을 스캔합니다.
• 동영상의 분석 종횡비.

무료 버전: 무료

가격: 요청 시

12. Grok: 차세대 생성 AI 도구

Grok AI 는 엘론 머스크의 AI 스타트업인 xAI에서 개발한 대규모 언어 모듈입니다. 이 도구는 330억 개의 파라미터로 학습되며, 이는 700억 개의 파라미터를 가진 Meta의 LLaMA 2와 비슷한 수준입니다.

실제로
인디언 익스프레스의
최신 보고서에 따르면, Gork-1은 2번 조항과 3.5번 조항을 능가하지만 여전히 4번 조항을 능가하지는 못합니다.

기능:

• X 플랫폼(이전의 트위터)에서 실시간 정보를 추출합니다.
• 유머와 풍자를 응답에 통합하여 상호 작용을 촉진합니다,
• 많은 AI가 거부하는 ‘까다로운 질문’에 대한 답변이 가능합니다.

무료 버전: 30일 무료 체험

가격: 월 $16

생산성을 찾고 계신가요? 알아두어야 할 10가지 독특한 AI 도구를 소개합니다!

대규모 언어 모델(LLM)과 AI 도구: 차이점은 무엇인가요?

LLM은 제너레이티브 AI의 특수한 하위 집합이지만, 모든 제너레이티브 AI 도구가 LLM 프레임워크에 구축되는 것은 아닙니다. 제너레이티브 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 오리지널 콘텐츠를 제작할 수 있는 광범위한 AI 기술을 포괄합니다. 이러한 도구는 이러한 콘텐츠를 생성하기 위해 LLM을 포함한 기본 AI 모델에 의존합니다.

반면에 LLM은 언어 기반 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 딥러닝과 신경망을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 해석하며 생성하는 데 탁월합니다. 주로 언어 처리에 중점을 두어 텍스트 생성, 번역, 질문 답변과 같은 작업에 능숙합니다.

주요 차이점은 범위와 적용에 있습니다: 생성형 AI는 여러 도메인에 걸쳐 독창적인 콘텐츠를 만드는 모든 AI를 포괄하는 광범위한 범주인 반면, LLM은 언어 관련 작업에 특화된 집중적인 유형의 생성형 AI입니다. 이러한 구분은 AI 환경 내에서 각자의 역할과 기능을 이해하는 데 매우 중요합니다.

데이비드 왓킨스
, 제품 관리 이사
Ethos
–

EthOS에서 Al을 플랫폼에 통합한 저희의 경험은 혁신적이었습니다. IBM 왓슨 감정 및 어조 분석을 활용하여 새로운 웹사이트 디자인, 가정 내 제품 테스트 및 기타 다양한 정성적 연구에 대한 고객의 감정과 정서를 신속하게 수집할 수 있습니다.

13. 코디를 사용해 보세요, 비즈니스 간소화!

코디는 OpenAI의 고급 GPT 모델, 특히 3.5 터보와 4를 사용하여 챗봇을 만들 수 있는 코드가 필요 없는 접근성 높은 솔루션입니다. 이 도구는 사용하기 쉽도록 설계되었으며, 특별한 기술 없이도 사용할 수 있어 다양한 사용자에게 적합합니다. 코디에 데이터를 입력하기만 하면 나머지는 코디가 효율적으로 관리하여 번거로움 없는 경험을 보장합니다.

코디의 뛰어난 특징은 특정 모델 버전과 독립적이어서 사용자가 봇을 재교육하지 않고도 최신 LLM 업데이트를 유지할 수 있다는 점입니다. 또한 사용자 지정 가능한 지식 기반을 통합하여 기능을 향상시키기 위해 지속적으로 발전하고 있습니다.

기업 내 프로토타이핑에 이상적인 코디는 AI 모델을 처음부터 복잡하게 구축할 필요 없이 GPT 모델의 잠재력을 보여줍니다. 개인화된 모델 학습을 위해 다양한 형식의 회사 데이터를 사용할 수 있지만, 개인정보 보호 및 무결성을 유지하기 위해 민감하지 않은 공개적으로 사용 가능한 데이터를 사용하는 것이 좋습니다.

강력한 GPT 에코시스템을 원하는 기업을 위해 Cody는 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다. AI API는 봇 관리, 메시지 전송, 대화 추적과 같은 기능을 제공하여 다양한 애플리케이션 및 서비스에 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다.

또한 Cody는 다음과 같은 플랫폼과 통합할 수 있습니다.
Slack
,
Discord
, 및
재피어
를 지원하며
다른 사람들과 봇을 공유할 수 있습니다.
. 모델 선택, 봇 성격, 신뢰 수준, 데이터 소스 참조 등 다양한 사용자 지정 옵션을 제공하여 특정 요구사항에 맞는 챗봇을 만들 수 있습니다.

코디는 사용자 친화성과 커스터마이징 옵션이 결합되어 있어 복잡한 AI 모델 개발 없이도 GPT 기술을 활용하고자 하는 기업에게 탁월한 선택이 될 것입니다.

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가장 쉬운 AI 가입


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Only 10 days into Year 2 of building a modern global town square that welcomes everyone & enables more economic opportunity — here’s what we have shipped so far:

AI-powered personalization
We introduced X’s new friend 'Grok’. Because of our partnership with xAI, we'll ask Grok…

— Business (@XBusiness) November 6, 2023

Grok 은 작은 역할을 하는 것이 아니라 AI가 할 수 있는 일의 한계를 넓히기 위해 존재합니다.

Grok은 단순한 AI 비서가 아니라 재치 있고 지능적이며 다양한 질문에 답할 수 있도록 설계되었습니다. 이 블로그에서는 Grok의 정의와 기능, 그리고 Grok이 많은 관심을 받고 있는 이유에 대해 살펴봅니다.

Grok: X의 심장(이전 트위터)

Example of Grok vs typical GPT, where Grok has current information, but other doesn’t pic.twitter.com/hBRXmQ8KFi

— Elon Musk (@elonmusk) November 5, 2023

그루크가 새로운 보금자리를 찾다
X
이전에는 트위터로 알려졌습니다. 하지만 이는 단순한 브랜드 변경이 아니라 AI 기능의 중요한 진전입니다. Grok은 X의 아이디어로 탄생했으며, 지루한 답변을 제공하는 것 이상의 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 여러분을 즐겁게 해주고, 여러분의 참여를 유도하며, 심지어 웃음을 좋아합니다.

지식 강국

Grok appears to be way more real-time, spicy and fun compared to woke ChatGPT and the ultra-boring Bard!

The magical effect of healthy competition, free markets and rapid innovation! pic.twitter.com/qsbqHxirn7

— Bindu Reddy (@bindureddy) November 5, 2023

Grok의 차별화 요소는 X 플랫폼과의 통합을 통해 실시간 지식에 액세스할 수 있다는 점입니다. 즉, 최신 사건에 대한 특종을 보유하고 있다는 뜻입니다. 따라서 Grok은 대부분의 다른 AI 모델이 피할 수 있는 가장 까다로운 질문도 처리하는 데 있어 강점이 있습니다.

It's really exciting that Grok-1.0, an Llama-2/GPT-3.5 class LLM took only a few months to train

It would be even more cooler, if Elon were to open-source it

It would further accelerate the open-source ecosystem and xAI wouldn't be giving up too much either.

They can always…

— Bindu Reddy (@bindureddy) November 5, 2023

Grok은 AI 업계에서 비교적 젊은 편에 속합니다. 이 팀은 출범한 지 4개월밖에 되지 않았고 훈련 기간은 2개월에 불과합니다. 그럼에도 불구하고 이미 엄청난 가능성을 보여주고 있으며, X는 앞으로 더 많은 개선을 약속합니다.

Grok-1: Grok의 엔진

Grok-1은 Grok의 기능을 뒷받침하는 원동력입니다. 이 대규모 언어 모델(LLM)은 4개월 동안 개발되었으며 상당한 훈련을 거쳤습니다.

참고로 초기 버전인 Grok-0은 330억 개의 파라미터로 학습되었습니다. 이는 마치 슈퍼차저 엔진을 장착한 것과 같습니다. 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다. 메타의 LLaMa 2에는 700억 개의 매개 변수가 있습니다. Grok-1은 집중적인 개발과 훈련이 어떤 결과를 가져올 수 있는지 보여주는 사례입니다.

그렇다면 Grok-1은 어떻게 그렇게 똑똑해졌을까요? 다음 사항을 기반으로 한 강도 높은 맞춤형 교육을 거쳤습니다.
쿠버네티스
,
Rust
및 JAX. 게다가 Grok-1은 실시간 인터넷 접속이 가능합니다. 항상 웹 서핑을 하며 모든 최신 정보를 최신 상태로 유지합니다.

하지만 여기 문제가 있습니다: Grok은 완벽하지 않습니다. 때로는 사실과 다른 정보, 심지어 서로 모순되는 정보를 생성할 수도 있습니다. 하지만 xAI는 엘론 머스크의 AI 스타트업으로 X에 통합되어 더 나은 Grok을 만들기 위한 미션을 수행하고 있습니다. Grok이 문맥을 이해하고, 더 다재다능해지고, 까다로운 쿼리를 완벽하게 처리할 수 있도록 여러분의 피드백을 원합니다.

벤치마크 및 그 이상

Grok-1은 다양한 벤치마크를 통해 테스트를 거쳤으며 그 결과는 인상적이었습니다. 휴먼에벌 코딩 과제에서 63.2%를 기록했으며, MMLU 벤치마크에서는 73%라는 더욱 인상적인 점수를 받았습니다. 눈에 띄는 성능은 아니지만 GPT-4 시리즈xAI는 Grok-1의 진행 상황에 깊은 인상을 받았습니다. Grok-0에 비해 크게 개선되었다는 평가가 많습니다.

학문적 도전

Grok-1은 수학 문제에서 멈추지 않습니다. MMLU 및 HumanEval과 같은 다양한 테스트에서 우수한 성적을 거뒀으며, 코딩 기술도 발휘했습니다. Python. 그것만으로는 부족하다면 중학교와 고등학교 수준의 수학 문제도 풀 수 있습니다.

특히, Grok-1은 2023년 헝가리 국립 고등학교 결선에서 수학 부문 C등급(59%)을 받아
클로드 2
(55%)를 제친 반면, GPT-4는 68%로 B등급을 받았습니다.

이러한 벤치마크 결과는 Grok-1이 OpenAI의
GPT-3.5
여러 측면에서 개선되었습니다. 주목할 만한 점은 Grok-1이 더 적은 데이터 세트와 광범위한 컴퓨팅 성능을 요구하지 않고도 이 작업을 수행한다는 점입니다.

Grok의 한정판 출시 – 가격은 얼마인가요?

현재 Grok의 베타 버전은 미국 내 일부 사용자 그룹에게만 제공되고 있습니다.

하지만 여기 흥미로운 부분이 있습니다. Grok은 다음과 같은 새로운 서비스를 준비 중입니다.
X 프리미엄+
구독자 수입니다. 월 1,300원만 내면 데스크톱에서 액세스하여 Grok의 강력한 스마트 잠재력을 활용할 수 있습니다.

결론

Grok은 AI 분야에서 중요한 진전을 의미합니다. 지식, 재치, 역량이 어우러져 기술과 상호 작용하는 방식에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. Grok은 계속해서 진화하고 기술을 개선하면서 단순히 질문에 답하는 것뿐만 아니라 질문하는 방식도 바꾸고 있습니다. 앞으로 이 지능적이고 재치 있는 AI의 더욱 흥미로운 발전을 기대하세요.

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ChatGPT 는 기업들 사이에서 빠르게 주목을 받고 있습니다.
49%
이미 사용하고 있으며 30%는 사용할 계획입니다. 또한 고객 만족도를 최대 20%까지 향상시키는 것으로 입증되었습니다.

OpenAI의 ChatGPT Enterprise란 무엇인가요?

기업용으로 설계된 ChatGPT Enterprise는 조직의 데이터에 대한 학습을 통해 조직의 생산성을 향상시키는 강력한 AI 어시스턴트입니다. 고급 보안, 다음에 대한 무제한 고속 액세스를 제공합니다. GPT-4o, 긴 입력을 처리하기 위한 확장된 컨텍스트 창, 고급 데이터 분석 및 사용자 지정 가능한 기능을 제공합니다.

이 AI 어시스턴트는 조직의 필요에 맞게 조정하여 회사 데이터를 보호하면서 다양한 작업을 지원할 수 있습니다. ChatGPT Enterprise는 팀을 더욱 창의적이고 효율적이며 효과적으로 만들어줍니다.

ChatGPT Enterprise의 가격은 어떻게 되나요?

ChatGPT Enterprise는 세 가지 가격 계층을 제공합니다:

무료 버전

1인당 월 $0, GPT-3.5 및 정기 모델 업데이트 포함.

플러스 버전

1인당 월 $20, GPT-4o 및 GPT-4, 고급 데이터 분석, 플러그인, 베타 기능에 대한 조기 액세스가 포함됩니다.

엔터프라이즈 버전

가격 세부 정보는 요청 시 제공되며, ChatGPT 엔터프라이즈는 무제한 고속 GPT-4o, 128k 토큰 컨텍스트를 통한 더 긴 입력, 무제한 고급 데이터 분석, 내부적으로 공유 가능한 채팅 템플릿, 전용 관리자 콘솔, SSO, 도메인 인증, 분석, 사용자 지정 솔루션을 위한 API 크레딧, 기업 데이터가 교육에 사용되지 않는다는 보장 등의 추가 혜택과 함께 플러스에 있는 모든 것을 제공합니다.

기업에서 ChatGPT Enterprise를 어떻게 사용할 수 있나요?

기업은 ChatGPT Enterprise를 활용하여 운영을 개선하고 효율성과 창의성을 최대한 활용할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

• 고객, 파트너 및 팀원과의 상호 작용을 개선하기 위해 명확한 커뮤니케이션을 구축하세요.
• ChatGPT Enterprise와 함께 코드 인터프리터를 사용하여 엔터프라이즈급 데이터를 검색할 수 있습니다.
• 명료한 메시지와 문서 작성을 돕고코딩 작업을 가속화합니다.
• 소프트웨어 개발 및 문제 해결의 특정 측면을 자동화하세요.
• 복잡한 비즈니스 질문에 대한 답을 빠르게 탐색하세요.
• 기업의 데이터 분석, 시장 조사 및 의사 결정을 지원합니다.
• 아이디어 발상, 콘텐츠 제작 및 디자인에 대한 혁신적인 아이디어와 콘텐츠 제안을 제공합니다.
• 고객 지원, 콘텐츠 생성, 법률 초안 작성 등 여러 도메인에서 애플리케이션을 찾습니다.

ChatGPT 엔터프라이즈의 눈에 띄는 사용 사례는 최근 PwC와 Moderna가 조직을 위해 OpenAI와 파트너십을 맺은 것입니다.

ChatGPT Enterprise의 장점은 무엇인가요?

ChatGPT Enterprise는 조직과 팀의 다양한 요구 사항을 충족하는 다양한 혜택을 제공하여 생산성과 효율성을 향상시킵니다:

확장 가능한 배포 도구

ChatGPT Enterprise는 확장 가능한 배포 도구를 제공합니다. 이렇게 하면 조직의 요구사항에 따라 확장할 수 있습니다. 소규모 팀이든 대규모 기업이든 필요에 따라 사용량을 확장할 수 있습니다.

전용 관리자 콘솔 및 간편한 회원 관리

전용 관리자 콘솔을 사용하면 사용자 관리가 더욱 간편해집니다. 또한 대량 회원을 쉽게 관리할 수 있습니다. 액세스 및 권한을 효율적으로 제어하여 사용자 온보딩 및 오프보딩을 간소화할 수 있습니다.

SSO 및 도메인 인증

ChatGPT Enterprise는 싱글 사인온(SSO) 및 도메인 확인을 통해 엔터프라이즈급 인증을 지원합니다. 이렇게 하면 사용자 액세스에 보안 계층이 추가됩니다. 따라서 권한이 있는 담당자만 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

애널리틱스 대시보드

ChatGPT Enterprise에는 사용량에 대한 인사이트를 제공하는 분석 대시보드가 포함되어 있습니다. 이를 통해 조직은 성능을 모니터링하고, 사용 패턴을 추적하며, 워크플로를 개선하기 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

빠른, 무제한 GPT-4o

ChatGPT Enterprise를 사용하면 사용량 제한 없이 GPT-4o에 액세스할 수 있습니다. 즉, 고급 AI의 기능을 제한 없이 활용하여 비즈니스 효율성을 높일 수 있습니다. GPT-4o에 대한 자세한 내용은 최신 블로그에서 확인하세요.

확장 토큰 컨텍스트 창

ChatGPT Enterprise는 128,000개의 토큰 컨텍스트 창을 지원합니다. 4배 더 긴 입력과 향상된 메모리를 제공합니다. 복잡한 작업이나 긴 대화를 처리할 때 특히 유용합니다.

공유 가능한 채팅 템플릿

공유 가능한 채팅 템플릿을 사용하여 조직 내에서 보다 효과적으로 협업할 수 있습니다. 이러한 템플릿은 공통 워크플로를 관리하여 커뮤니케이션의 일관성을 보장합니다.

사용자 지정

회사 데이터로 지식을 안전하게 확장하여 ChatGPT를 조직에 맞게 조정할 수 있습니다. 이미 사용 중인 애플리케이션을 연결하기만 하면 특정 요구 사항에 맞는 완벽한 맞춤형 솔루션을 만들 수 있습니다.

ChatGPT Enterprise는 얼마나 안전한가요?

ChatGPT Enterprise는 데이터 소유권, 제어 및 보안을 우선시합니다. 방법은 다음과 같습니다:

데이터 소유권 및 제어

OpenAI는 ChatGPT 엔터프라이즈 또는 그
API 플랫폼
교육 또는 기타 목적을 위해 귀하의 입력 및 출력은 관련 법적 요건을 준수하여 귀하의 소유 및 통제하에 있습니다. 귀하는 데이터가 보관되는 기간을 결정할 권한이 있으며, ChatGPT Enterprise에서 데이터를 제어할 수 있습니다.

액세스 제어

ChatGPT Enterprise는 SAML SSO를 통해 엔터프라이즈급 인증을 제공합니다. 사용자 액세스 및 사용 가능한 기능을 세밀하게 제어할 수 있습니다. ChatGPT Enterprise 내에서 생성된 사용자 지정 모델은 독점적으로 귀하의 소유이며 다른 단체와 공유되지 않습니다.

보안 규정 준수

OpenAI는 보안, 가용성, 처리 무결성, 기밀성 및 개인 정보 보호 표준을 엄격하게 준수하고 있음을 증명하는 SOC 2 규정 준수 감사를 받았습니다. 데이터 보안은 미사용 시(AES-256 암호화 사용) 및 전송 중(TLS 1.2+ 활용)에 암호화를 통해 유지됩니다. 이러한 암호화 조치는 저장 및 전송 중에 데이터가 보호되도록 보장합니다.

ChatGPT, GPT-4o 및 Enterprise의 차이점은 무엇인가요?

ChatGPT Plus와 ChatGPT Enterprise는 모두 고급 기능을 갖춘 뛰어난 AI 솔루션입니다. 하지만 미묘한 차이점이 있습니다. ChatGPT 4가 Enterprise와 다른 점은 다음과 같습니다:

학습 데이터 및 피드백

GPT-4o는 사용자 피드백을 포함한 사람의 피드백을 사용하여 동작을 개선합니다. 반면 ChatGPT Enterprise는 교육에 조직 데이터를 사용하지 않습니다. 데이터를 가져올 때는 미세 조정과 RAG(검색 증강 생성)를 통해 사전 학습된 모델에만 의존합니다.

액세스 및 속도

GPT-4o는 일반 애플리케이션용으로 설계된 대형 멀티모달 모델(이미지 및 텍스트 입력을 수용하고 텍스트 출력을 방출)입니다. 그러나 ChatGPT Enterprise는 GPT-4o에 대한 무제한 고속 액세스를 제공하므로 엔터프라이즈급 사용에 적합합니다.

컨텍스트 창

ChatGPT와 ChatGPT 엔터프라이즈 모두 GPT-4o를 사용하기 때문에 128,000개의 동일한 토큰 컨텍스트 창이 있습니다.

의도된 사용자

GPT-4o는 기업에 국한되지 않고 개인, 연구자, 개발자 등 다양한 사용자가 사용할 수 있습니다. 그러나 ChatGPT Enterprise는 기업용으로 특별히 설계되어 기업 및 조직의 요구 사항을 충족합니다.

자세히 보기: OpenAI GPT-3.5 터보 및 GPT 4 미세 조정

ChatGPT 엔터프라이즈를 구매해야 하나요?

ChatGPT Enterprise를 구매해야 하는지 여부는 특정 필요와 요구 사항에 따라 다릅니다. ChatGPT Enterprise는 경쟁 시장에 진입하고 있으며, 마이크로소프트의 빙 채팅 엔터프라이즈와 세일즈포스와 같은 잠재적 라이벌들이 있습니다. 새로운 제품 및 서비스에서 흔히 볼 수 있는 일이지만, ChatGPT Enterprise의 가격은 현재 불분명합니다.

다음은 몇 가지 주요 고려 사항입니다:

요구 사항 평가

조직의 요구 사항, 프로세스, 워크플로 및 전략을 철저히 평가하세요. 대화형 AI 솔루션으로 해결해야 할 문제나 격차를 파악하는 것이 중요합니다.

시장 비교

ChatGPT Enterprise를 경쟁사(예: Microsoft의 Bing Chat Enterprise 및 Salesforce의 제품)와 조사하고 비교하세요. 이러한 대안의 특징, 기능 및 가격을 고려하여 고객의 요구에 가장 적합한 것을 결정해야 합니다.

예산 및 비용

예산을 수립하고 ChatGPT Enterprise가 제공할 수 있는 잠재적 혜택과 ROI를 기준으로 비용이 정당한지 평가하세요.

구현 및 통합

기존 시스템 및 워크플로와의 통합 용이성을 고려하세요. ChatGPT Enterprise는 조직의 기술 에코시스템에 얼마나 잘 맞나요?

지원 및 유지 관리

OpenAI 또는 기타 공급업체가 제공하는 지원 및 유지 관리 수준을 평가합니다. 기술이 효과적으로 작동하고 모든 문제를 신속하게 해결하려면 신뢰할 수 있는 지원 시스템이 필수적입니다.

확장성 및 사용자 지정

조직의 성장에 따라 확장할 수 있는지, 특정 요구 사항을 충족하도록 맞춤 설정할 수 있는지 확인합니다.

데이터 보안 및 규정 준수

특히 규제를 받는 산업에서는 데이터 보안 및 규정 준수 측면을 고려해야 합니다. 솔루션이 데이터 보호 및 개인정보 보호 요구 사항을 충족하는지 확인하세요. ChatGPT Enterprise 또는 이와 유사한 기술의 구매 결정은 조직의 고유한 요구 사항과 해당 제품의 기능에 대한 철저한 평가를 기반으로 이루어져야 합니다.

ChatGPT Enterprise 출시 당시 OpenAI는 다음과 같이 말했습니다:

“우리는 AI가 업무의 모든 측면을 지원하고 향상시켜 팀의 창의성과 생산성을 높일 수 있다고 믿습니다. 오늘은 모든 작업을 지원하고 조직에 맞게 맞춤화되며 회사 데이터를 보호하는 업무용 AI 비서를 향한 또 다른 발걸음을 내딛는 날입니다.”

ChatGPT Enterprise는 혁신적인 AI 성능 덕분에 비즈니스의 AI 판도를 바꿀 수 있습니다. 고급 데이터 분석, 확장된 컨텍스트, 향상된 보안을 통해 조직의 역량을 강화하여 효율성을 높이는 동시에 데이터 보호를 보장합니다. 이 솔루션은 미래 지향적인 비즈니스에서 AI의 역할이 커지고 있음을 의미합니다.

자주 묻는 질문

ChatGPT에 기업용 버전이 있나요?

ChatGPT Enterprise는 보안, 고속 GPT-4 액세스, 확장된 컨텍스트, 데이터 분석 및 사용자 지정으로 생산성을 높여주는 비즈니스 중심 AI 어시스턴트입니다. 팀의 역량을 강화하고 회사 데이터를 보호합니다.

ChatGPT 엔터프라이즈용은 무료인가요?

ChatGPT Enterprise에는 무료 플랜이 없습니다. ChatGPT는 다음에 대한 액세스를 제공합니다. GPT-3.5 시리즈 및 GPT-4o에 대한 정기적인 모델 업데이트를 제공합니다. 엔터프라이즈 요금은 요청 시 제공됩니다.

ChatGPT Enterprise의 무료 대안은 무엇인가요?

코디 AI는 GPT-3.5에 액세스하여 조직 데이터에 대한 사용자 지정 ChatGPT를 완전히 무료로 학습할 수 있는 솔루션 중 하나입니다. 함께
Cody
를 통해 기업은 AI의 힘을 활용하여 각자의 필요에 맞는 개인화된 지능형 어시스턴트를 만들 수 있으며, 이는 AI 기반 비즈니스 솔루션의 세계에 유망한 추가 기능으로 자리 잡을 것입니다.

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사용 비즈니스용 AI 는 고객이 상호 작용하는 방식을 완전히 혁신하여 고객이 필요할 때 정확한 정보를 제공할 수 있는 강력한 기능을 갖추고 있습니다. 하지만 이를 최대한 활용하려면 신중하게 계획하고 꾸준히 관리해야 합니다. 이 블로그에서는 고객 서비스 경험을 개선하기 위해 적절한 AI 지식창고를 만드는 전략을 제공합니다.

AI 지식창고란 무엇인가요?

AI 지식창고는 인공지능(AI) 기술을 통해 정리, 관리 및 액세스할 수 있는 정보 및 데이터의 디지털 저장소입니다. 일반적으로 구조화되고 검색 가능한 형식으로 지식을 저장, 검색 및 공유하기 위한 중앙 집중식 리소스입니다.

AI는 지능형 검색, 콘텐츠 추천, 자연어 처리 및 사용자 경험을 개선하는 기타 기능을 활성화하여 지식창고의 기능을 향상시키는 데 사용됩니다.

다음은 AI 지식창고의 몇 가지 주요 특징과 구성 요소입니다:

1. 정보 저장소

여기에는 기사, 문서, FAQ, 제품 정보, 교육 자료 및 조직이나 플랫폼에서 사용자에게 제공하고자 하는 기타 데이터를 포함한 광범위한 콘텐츠가 포함됩니다.

2. 구조화된 조직

지식창고의 콘텐츠는 일반적으로 카테고리, 주제, 태그 및 계층 구조를 사용하여 구조화된 방식으로 구성되어 사용자가 관련 정보를 효율적으로 탐색하고 찾을 수 있도록 도와줍니다.

3. AI 기반 검색

자연어 처리와 같은 AI 기술은 검색 기능을 향상시키는 데 사용됩니다. 사용자는 자연어로 검색어를 입력하면 AI 시스템이 이를 이해하고 관련 검색 결과를 제공할 수 있습니다.

4. 콘텐츠 추천

AI는 사용자 행동과 선호도를 분석하여 개인화된 콘텐츠를 추천하고, 사용자가 관심을 가질 만한 기사나 리소스를 제안할 수 있습니다.

5. 챗봇 및 가상 비서

많은 AI 지식창고는 챗봇이나 가상 어시스턴트를 통합하여 실시간 지원을 제공하고 사용자 문의에 답변합니다. 이러한 챗봇은 AI를 사용하여 사용자 문의를 효과적으로 이해하고 응답할 수 있습니다.

6. 자연어 처리(NLP)

NLP는 인간의 언어를 이해하고 처리하는 데 사용되므로 사용자가 지식창고와 더 쉽게 상호 작용하고 관련 정보를 얻을 수 있습니다.

7. 감정 분석

일부 AI 지식 기반에는 감성 분석을 통합하여 사용자 만족도를 측정하고 개선이 필요한 영역을 식별합니다.

8. 콘텐츠 태그 지정 및 분류

AI가 자동으로 콘텐츠에 태그를 지정하고 분류할 수 있어 정보를 더 쉽게 관리하고 검색할 수 있습니다.

9. 분석 및 보고

지식창고에는 페이지 조회 수, 검색어, 사용자 피드백 등 사용자 참여를 추적하기 위한 툴이 포함되어 있는 경우가 많습니다. 이 데이터는 지식창고의 콘텐츠와 구조를 개선하는 데 유용합니다.

10. 액세스 제어 및 보안

AI 지식창고에는 특정 콘텐츠를 권한이 부여된 사용자로 제한하는 액세스 제어 기능이 포함될 수 있으며, 민감한 정보를 보호하기 위한 보안 조치를 구현합니다.

AI 지식 기반은 고객 지원, 회사 내부 지식 관리, e-러닝 플랫폼, 온라인 문서화 등 다양한 영역에서 널리 사용되고 있습니다. 조직은 AI의 기능을 활용하여 지식 액세스 및 검색을 개선함으로써 사용자에게 적시에 정확한 정보를 제공하고, 지원 비용을 절감하며, 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

성공적인 AI 지식 기반 소프트웨어를 설정하기 위한 체크리스트는 무엇인가요?

AI 지식창고를 설정하려면 체계적이고 접근하기 쉬운 방식으로 정보를 정리 및 저장하고, 인공지능을 사용하여 해당 정보를 효과적으로 검색하고 제시해야 합니다. 다음은 AI 지식창고를 설정하기 위한 전체 체크리스트입니다:

목표와 목적 정의하기

지식창고의 목표와 목적을 명확히 하는 것부터 시작하세요.

• 어떤 정보를 저장하고 검색하고 싶으신가요?
• 지식창고의 목적은 무엇인가요?
• 대상 고객은 누구인가요?

지식창고 플랫폼 선택하기

지식창고를 호스팅할 플랫폼 또는 소프트웨어를 선택합니다. 다양한 옵션에는 맞춤형 솔루션, 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 및 지식창고 소프트웨어(예: Confluence, Zendesk 또는 KnowledgeOwl)가 포함됩니다.

콘텐츠 구성 및 구조화

콘텐츠를 논리적으로 분류하고 구조화하세요. 주제, 카테고리 및 하위 카테고리의 분류 체계 또는 계층 구조를 만듭니다. 이렇게 하면 사용자가 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

콘텐츠 생성 및 입력

관련 콘텐츠로 지식창고를 채우세요. 이 콘텐츠에는 기사, FAQ, 문서, 동영상 및 잠재고객에게 유용한 기타 모든 정보가 포함될 수 있습니다.

검색 및 탐색 기능 구현

관련 콘텐츠를 빠르게 검색할 수 있는 강력한 검색 엔진을 구현하세요. 또한 사용자가 지식창고를 쉽게 탐색할 수 있도록 명확한 탐색 메뉴와 링크를 제공하세요.

AI 기술 구현

AI 기술을 통합하여 지식창고의 기능을 강화하세요. 다음은 고려해야 할 몇 가지 AI 기능입니다:

자연어 처리(NLP)

NLP는 검색, 쿼리 이해, 콘텐츠 추천에 도움을 줄 수 있습니다.

챗봇 및 가상 비서

사용자 지원 및 일반적인 질문에 대한 답변을 위해 챗봇을 배포하세요.

콘텐츠 추천을 위한 머신 러닝

머신 러닝 알고리즘을 사용하여 사용자 행동에 따라 관련성 높은 기사를 추천합니다.

콘텐츠 태그 지정 및 분류

AI 알고리즘을 사용하여 콘텐츠에 자동으로 태그를 지정하고 분류합니다.

감정 분석

사용자 피드백과 댓글을 분석하여 사용자 만족도를 측정하고 개선이 필요한 부분을 파악합니다.

사용자 친화적인 디자인

지식창고의 사용자 친화적이고 반응이 빠른 디자인을 보장합니다. 다양한 장치와 화면 크기에서 액세스할 수 있어야 합니다.

정기적인 업데이트 및 유지 관리:

정기적으로 새 콘텐츠를 추가하고, 기존 콘텐츠를 수정하고, 오래된 정보를 폐기하여 지식창고를 최신 상태로 유지하세요.

사용자 피드백 및 분석

사용자 피드백을 수집하고 애널리틱스를 분석하여 사용자가 지식창고와 어떻게 상호작용하는지 파악하세요. 이 데이터를 사용하여 개선하세요.

교육 및 모니터링

특히 자연어 처리와 챗봇의 경우, AI 모델을 지속적으로 학습하고 모니터링하여 정확도와 성능을 개선하세요.

보안 및 액세스 제어

민감한 정보를 적절히 보호하고 특정 콘텐츠에 대한 액세스를 권한이 있는 사용자로 제한합니다.

홍보 및 교육

조직 내 또는 대상 고객에게 지식창고를 홍보하세요. 사용자가 지식창고를 최대한 활용할 수 있도록 교육 및 리소스를 제공하세요.

확장 및 발전

조직이 성장하고 사용자의 요구가 변화함에 따라 그에 따라 AI 지식창고를 확장하고 발전시킬 준비를 하세요.

AI 지식창고를 설정하는 것은 복잡한 작업일 수 있지만 정보 접근성, 사용자 지원 및 생산성과 관련하여 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 구체적인 구현은 조직의 고유한 요구 사항과 리소스에 따라 달라질 수 있습니다.

AI 지식 기반 소프트웨어를 위한 고품질 콘텐츠를 제작하는 방법은 무엇인가요?

잠재 고객의 요구와 행동을 분석하고, 콘텐츠를 체계적으로 구성하고, 시각적 지원을 활용하여 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 양질의 콘텐츠를 만드는 것은 성공적인 AI 지식창고의 기본입니다. 콘텐츠가 체계적이고 관련성이 높으며 유용한 정보로 가득 차 있으면 고객 지원의 수준이 한 단계 더 높아집니다. 이 섹션에서는 최고의 콘텐츠를 만드는 방법에 대해 알아보세요.

잠재 고객에 대해 잘 알기

고객의 요구 사항과 직면한 과제를 정확히 파악하는 것부터 시작하세요. 고객이 원하는 솔루션이 될 수 있도록 콘텐츠를 디자인하세요. 오디언스를 이해하는 것은 진정으로 공감할 수 있는 콘텐츠를 만드는 데 있어 핵심입니다.

모든 기술적인 내용을 다룰 때는 고객이 전문 용어에 빠져들지 않도록 하세요. 단순하게 유지하세요. 복잡한 용어를 사용해야 하는 경우에는 쉬운 용어로 풀어쓰세요. 이해하기 쉽게 만드는 것이 목표입니다.

예를 들어 기술 지원 AI 지식창고를 운영한다고 가정해 보겠습니다. 청중이 기술에 능숙한 사람과 그렇지 않은 사람을 모두 포함한다면 균형을 맞추는 것이 좋습니다. ‘RAM’과 같은 것을 설명할 때 다음과 같이 말할 수 있습니다:

“랜덤 액세스 메모리의 약자인 RAM은 컴퓨터의 단기 메모리와 같습니다. 컴퓨터를 사용하는 동안 정보를 임시로 저장하여 컴퓨터가 원활하게 작동하도록 도와줍니다. 빠르게 액세스할 수 있는 저장 공간이라고 생각하면 되며, 컴퓨터를 끄면 깨끗하게 지워집니다.”

이렇게 하면 기술 용어인 ‘RAM’을 단순화하여 모든 유형의 사용자가 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

명확하고 체계적인 정리

AI 지식창고용 콘텐츠를 만들 때는 명확성과 간결함을 고려하세요. 글머리 기호와 소제목을 활용하여 가독성을 높이고 고객이 정보를 더 쉽게 흡수할 수 있도록 하세요. 길고 무거운 텍스트는 청중에게 거부감을 줄 수 있다는 점을 명심하세요.

일반적인 Wi-Fi 문제 해결에 관한 지식창고 문서를 만든다고 가정해 보겠습니다. 긴 단락을 작성하는 대신 다음과 같이 구성할 수 있습니다:

제목: Wi-Fi 연결 문제 해결

문제 1: 느린 인터넷

• 연결된 디바이스 수를 확인합니다.

• 라우터를 재시작합니다.

• 라우터에 더 가까이 이동합니다.

문제 2: Wi-Fi 연결 없음

• 장치를 다시 시작합니다.

• 라우터 전원을 확인합니다.

• Wi-Fi 비밀번호를 다시 입력합니다.

이러한 방식으로 글머리 기호와 부제목을 사용하면 독자의 정보 접근성이 훨씬 향상되고 정보에 대한 부담감이 줄어듭니다.

시각 보조 자료 통합

고객에게 더 명확하게 설명하려면 이미지, 다이어그램 또는 동영상을 추가하는 것이 좋습니다. 이러한 시각적 보조 자료는 복잡한 개념을 단순화하거나 단계별 지침을 제공하는 데 있어 획기적인 역할을 합니다. 이를 통해 이해도를 크게 향상시키고 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

사용자에게 소프트웨어 설치 방법을 안내하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 프로세스를 시각적으로 안내하는 단계별 동영상을 사용하면 사용자가 훨씬 쉽게 따라하고 설치를 완료할 수 있습니다.

AI 지식창고 소프트웨어 설정 시 업데이트된 콘텐츠 유지 관리

지식창고가 항상 정확한 최신 정보를 제공하도록 하려면 지식창고를 최신 상태로 유지하는 것이 필수입니다. 제품 변경 사항, 정책 업데이트 및 고객 피드백에 대한 최신 정보를 받아보세요. 정기적으로 콘텐츠를 다시 확인하여 최신 상태로 유지하세요. 다음은 콘텐츠를 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다:

고객 의견에 귀 기울이기

고객의 반응, 질문, 불만 사항 등 고객의 의견에 집중하세요. 이를 통해 콘텐츠의 부족한 부분이나 문제를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 피드백을 통해 개선이 필요하거나 다뤄야 할 새로운 주제를 제안할 수 있습니다. 지식창고 시스템의 내부 툴을 최대한 활용하여 계속 주시하고 피드백을 요청하세요.

이커머스 웹사이트를 운영하면서 고객 문의를 처리하기 위해 AI 지식창고를 설정했다고 가정해 보겠습니다. 고객 상호작용을 모니터링하면 많은 사용자가 반품 정책에 대해 질문하지만 지식창고에 이 주제가 잘 문서화되어 있지 않다는 것을 알 수 있습니다.

이 고객 피드백은 콘텐츠의 잠재적인 격차를 강조합니다. 이 문제를 해결하기 위해 반품 정책 전용 종합 문서 또는 FAQ 섹션을 만들 수 있습니다.

기존 콘텐츠를 주기적으로 확인

지식창고 콘텐츠를 정기적으로 검토하여 정확성과 관련성을 확인하는 것은 좋은 습관입니다. 고객이 항상 최신 정보를 확인할 수 있도록 업데이트 및 수정합니다. 일부 AI 도구는 오래된 콘텐츠를 발견하는 데 도움을 주어 팀의 소중한 시간을 절약할 수 있습니다.

예를 들어 지식창고에 회사의 제품이나 서비스에 대한 정보가 포함되어 있고 최근에 새 버전을 출시했거나 기능을 업데이트한 경우에는 돌아가서 문서에 이러한 변경 사항이 반영되어 있는지 확인해야 합니다.

콘텐츠 효과 평가

콘텐츠 분석을 주시하여 고객이 좋아하는 글이나 토픽이 무엇인지, 어떤 글이나 토픽에 대한 개선이 필요한지 파악하세요. 사용자 참여와 상호작용을 연구하면 콘텐츠를 더욱 개선하는 방법에 대한 귀중한 단서를 얻을 수 있습니다. 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 파악하기 위해 커튼 뒤에서 들여다보는 것과 같습니다.

예를 들어 일반적인 기술 문제 해결에 관한 특정 문서에 많은 조회수와 긍정적인 댓글이 달렸다면 고객이 해당 문서가 도움이 되었다는 분명한 신호입니다.

반면에 복잡한 프로세스에 대한 글의 참여도가 낮다면 단순화하거나 추가 설명이 필요하다는 신호일 수 있습니다. 콘텐츠 분석을 모니터링하면 잠재 고객과 지속적으로 피드백을 주고받으며 콘텐츠를 미세 조정하여 효과를 극대화할 수 있습니다.

자세히 알아보기: AI 기반 지식창고 봇은 어떻게 작동하나요?

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고객 서비스의 핵심은 사람만이 제공할 수 있는 개인적인 접촉과 공감에 있습니다. 하지만 AI는 강력한 지식 기반을 구축하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

AI 지식 기반은 일상적인 쿼리를 처리하여 고객 서비스 상담원을 지원함으로써 사람이 공감과 판단이 필요한 복잡하고 민감한 문제를 해결할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이러한 효율성과 개인화된 관리의 조합은 탁월한 고객 서비스 경험을 보장합니다. 다음은 완벽한 예입니다:

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