2025년과 그 이후의 AI를 형성할 트렌드, 혁신, 도전 과제에 대해 알아보세요.

간단히 돌아보기: AI가 세상을 바꾼 방법

1950년대부터 오늘날까지 AI의 여정은 놀라운 진화의 역사였습니다. 단순한 규칙 기반 시스템에서 추론, 창의성, 자율성을 갖춘 정교한 모델로 발전해 왔습니다. 지난 10년 동안 AI는 실험적인 단계에서 필수 불가결한 요소로 전환되어 산업 전반의 혁신을 이끄는 핵심 동력이 되었습니다.

헬스케어

AI 기반 도구는 이제 진단, 개인 맞춤형 의료, 심지어 수술 로봇 공학에도 필수적인 요소입니다. AI로 강화된 이미징과 같은 기술은 질병 조기 발견의 한계를 뛰어넘어 정확성과 속도 면에서 인간의 능력을 능가하고 있습니다.

교육

적응형 AI 플랫폼은 학생들의 학습 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 세분화된 데이터 분석을 통해 콘텐츠, 속도, 참여도를 개별 수준에 맞게 조정합니다.

교통편

자율 시스템은 센서 융합, 컴퓨터 비전, 실시간 의사 결정의 발전에 힘입어 실험적인 프로토타입에서 물류 및 대중교통 분야의 실용적인 솔루션으로 발전했습니다.

이러한 발전은 부인할 수 없는 가치를 가져왔지만 윤리, 인력에 미치는 영향, AI의 혜택에 대한 공평한 분배와 관련된 복잡한 문제도 드러냈습니다. AI가 계속 확장됨에 따라 이러한 문제를 해결하는 것이 우선 순위로 남아 있습니다.

2025년에 주목해야 할 획기적인 AI 기술

2025년에는 AI를 더 똑똑하게 만드는 것뿐만 아니라 더 능력 있고 확장 가능하며 윤리적으로 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 환경의 변화는 다음과 같습니다:

1. 에이전트 AI: 업무 자동화 그 이상

에이전트 AI는 단순한 유행어가 아닙니다. 이러한 시스템은 사람의 입력이 거의 또는 전혀 없이도 결정을 내리고 상황에 적응할 수 있습니다. 일정을 관리하고, 프로젝트를 처리하고, 심지어 창의적인 아이디어를 창출하는 AI가 있다면 어떨까요? 잠들지 않는 매우 효율적인 팀원을 추가하는 것과 같습니다.

• 기업용: 복잡한 워크플로를 처리하는 가상 프로젝트 관리자를 생각해 보세요.
• 크리에이티브용: 아이디어를 브레인스토밍하거나 콘텐츠를 함께 편집하는 데 도움이 되는 도구.

무디스가 강조했듯이 에이전트 AI는 산업 전반의 생산성과 혁신을 이끄는 원동력이 될 것입니다.

2. 멀티모달 AI: 궁극의 올라운더

이 기술은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 하나의 매끄러운 시스템으로 통합합니다. 그렇기 때문에 미래의 가상 비서는 사용자의 말만 이해하는 것이 아니라 사용자의 어조, 표정, 주변 상황까지 파악할 수 있습니다.

다음은 몇 가지 예입니다:

• 헬스케어: 멀티모달 시스템은 여러 소스의 의료 데이터를 분석하여 더 빠르고 정확한 진단을 제공할 수 있습니다.
• 일상 생활: 리뷰, 사진, 동영상을 즉시 분석하여 여행 계획을 세우는 데 도움을 주는 어시스턴트가 있다고 상상해 보세요.

2023년 1%에 불과했던 제너레이티브 AI 솔루션의 40%가 2027년에는 멀티모달이 될 것으로 Gartner는 예측하고 있습니다.

3. 합성 데이터: 개인정보 보호 친화적인 솔루션

AI 시스템이 학습하려면 데이터가 필요하지만, 실제 데이터에는 개인정보 보호 문제나 가용성 문제가 있는 경우가 많습니다. 민감한 정보를 노출하지 않고 실제 데이터를 모방한 인위적으로 생성된 데이터 세트인 합성 데이터를 입력하세요.

이러한 상황은 다음과 같이 전개될 수 있습니다:

확장 가능한 혁신: 시뮬레이션 환경에서의 자율주행차 훈련부터 제약 연구를 위한 희귀 의료 데이터 생성까지.

거버넌스 필수 사항: 개발자들은 투명성, 책임성, 규제 표준과의 조화를 보장하기 위해 감사 친화적인 시스템을 점점 더 많이 통합하고 있습니다.

합성 데이터는 개발자가 개인 정보를 존중하면서 더 빠르게 혁신할 수 있도록 도와주므로 서로 윈윈할 수 있습니다.

지금 산업을 변화시키고 있는 AI

AI는 이미 이러한 주요 분야에서 큰 변화를 일으키고 있습니다:

헬스케어

AI는 생명을 구하고 있습니다. 의료 이미지 분석부터 개인 맞춤형 치료법 추천까지, AI는 의료 서비스를 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 쉽게 이용할 수 있게 만들고 있습니다. 조기 감지 도구는 이미 기존 방법보다 뛰어난 성능을 발휘하여 의사가 문제가 확대되기 전에 발견할 수 있도록 돕고 있습니다.

리테일

제너레이티브 AI는 초개인화된 마케팅 캠페인을 가능하게 하고, 예측 재고 모델은 공급망을 수요 패턴에 보다 정확하게 맞춰 낭비를 줄입니다. 이러한 기술을 도입한 리테일러들은 운영 효율성이 크게 향상되었다고 보고하고 있습니다. 맥킨지에 따르면, 제너레이티브 AI는 리테일러에게 2,400억~3,900억 달러의 경제적 가치를 창출할 것으로 예상됩니다.

교육

이제 AI는 적응형 학습을 넘어 교육 방법론을 보강하고 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI 도구는 맞춤형 커리큘럼과 대화형 교구를 만들어 교육자를 지원하여 관리 부담을 간소화합니다.

운송 및 물류

AI와 IoT 시스템의 통합으로 물류 네트워크에 대한 탁월한 가시성을 확보하여 글로벌 공급망의 경로 최적화, 재고 관리, 위험 완화를 개선할 수 있게 되었습니다.

다음 단계는? 2025년에 주목해야 할 AI 트렌드

그렇다면 AI는 어디로 향하고 있을까요? 미래를 형성하는 주요 트렌드는 다음과 같습니다:

1. 스스로 개선하는 AI 모델

실시간으로 스스로 개선하는 AI 시스템이 중요한 트렌드로 떠오르고 있습니다. 이러한 자가 개선 모델은 지속적인 학습 루프를 활용하여 사람의 감독을 최소화하면서 정확성과 관련성을 향상시킵니다. 사용 사례에는 실시간 사기 탐지 및 적응형 사이버 보안이 포함됩니다.

2. 합성 데이터의 새로운 개척지

합성 데이터는 개인 정보 보호 중심 애플리케이션을 넘어 엣지 케이스에 대한 AI 학습, 희귀하거나 위험한 이벤트 시뮬레이션과 같은 보다 정교한 시나리오로 발전하고 있습니다. 자율 주행과 같은 산업에서는 코너 케이스를 대규모로 모델링하기 위해 이 분야에 막대한 투자를 하고 있습니다.

3. 도메인별 AI 아키텍처

일반화된 AI의 시대는 도메인에 특화된 아키텍처로 바뀌고 있습니다. 개발자들은 금융, 기후 모델링, 게놈 연구와 같은 특정 분야를 위한 모델을 미세 조정하여 새로운 수준의 정밀도와 효율성을 실현하는 데 집중하고 있습니다.

4. 규모에 맞는 엣지 AI

엣지 AI는 클라우드에 의존하지 않고 디바이스에서 로컬로 데이터를 처리합니다. 실시간 기능은 틈새 애플리케이션에서 주류 채택으로 진화하고 있습니다. 업계에서는 엣지 컴퓨팅을 활용하여 원격 의료 시설부터 스마트 제조 공장에 이르기까지 연결성이 제한된 환경에 지연 시간이 짧은 AI 모델을 배포하고 있습니다.

5. 협업 AI 에코시스템

AI는 다양한 모델과 플랫폼 간의 상호 운용성을 가능하게 하는 에코시스템을 통해 사일로화되는 경향이 줄어들고 있습니다. 이는 특히 의료 및 도시 계획과 같은 다중 이해관계자 환경에서 협업을 통해 더욱 강력한 솔루션을 촉진합니다.

앞으로의 과제

AI의 미래는 밝지만 장애물이 없는 것은 아닙니다. 우리가 해결해야 할 과제는 다음과 같습니다:

규정 및 윤리

유럽연합의 AI 법과 캘리포니아의 데이터 투명성 법은 시작에 불과합니다. 개발자와 정책 입안자들은 AI가 책임감 있고 윤리적으로 사용될 수 있도록 함께 노력해야 합니다.

편견과 공정성

모델 해석 가능성이 개선되더라도 편향의 위험은 여전히 상당합니다. 개발자는 의도하지 않은 결과를 완화하기 위해 다양한 고품질 데이터 세트의 우선 순위를 정하고 공정성 지표를 파이프라인에 통합해야 합니다.

지속 가능성

대규모 AI 모델을 학습하는 데는 많은 에너지가 사용됩니다. 모델 압축과 에너지 효율적인 하드웨어의 혁신은 AI 개발을 지속 가능성 목표에 맞추는 데 매우 중요합니다.

미래 전망: 인공지능이 미래를 바꾸는 방법

산업을 재편하고 글로벌 과제를 해결할 수 있는 AI의 잠재력은 엄청납니다. 그렇다면 AI가 우리의 미래에 정확히 어떤 영향을 미칠까요? 자세히 살펴보세요:

글로벌 도전 과제 지원

AI 기반 도구는 기후 패턴을 분석하고, 재생 에너지원을 최적화하며, 자연 재해를 더욱 정확하게 예측하고 있습니다. 예를 들어, AI 모델은 강우 패턴을 예측하고 최적의 작물 순환을 제안함으로써 농부들이 기후 변화에 적응하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI는 원격 진단과 치료 추천을 가능하게 함으로써 의료 접근성을 민주화하고 있습니다. 의료 서비스가 취약한 지역에서는 AI 도구가 가상 의료 서비스 제공자 역할을 하며 의료 전문가 부족으로 인한 격차를 해소하고 있습니다.

업무 혁신

AI는 반복적인 업무를 자동화하는 동시에 AI 윤리, 시스템 교육, 인간과 AI의 협업에 대한 역할에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 직관과 공감을 필요로 하는 업무에 AI의 정확성과 규모가 더해지면서 직장은 인간과 AI의 역동적인 파트너십으로 변화하고 있습니다.

직무 역할은 직접적인 업무 수행보다는 AI 시스템을 큐레이팅, 관리 및 감사하는 방향으로 진화할 것입니다.

보안 위협 해결

AI의 고도화는 위험도 동반합니다. AI와 딥페이크 기술을 이용한 사이버 공격이 점점 더 널리 퍼지고 있습니다. 이에 대응하기 위해 예측 위협 모델과 자율 대응 시스템은 이미 침해에 대한 대응 시간을 몇 시간에서 몇 초로 단축하고 있습니다.

마무리하기: 미래를 위한 준비가 되셨나요?

2025년은 AI의 또 다른 해가 아니라 전환점이 될 것입니다. 에이전트 AI, 멀티모달 시스템, 합성 데이터와 같은 발전이 산업을 재편함에 따라 기술 기업가와 개발자는 정확하고 선견지명으로 진화하는 환경을 탐색해야 할 책임이 있습니다. 미래는 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 책임감 있게 그 궤적을 만들어가는 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?

비즈니스를 위한 AI 지식 베이스 소프트웨어, 코디를 만나보세요.

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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대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?

대규모 언어 모델(LLM)은 검색 증강 세대(RAG)의 기반이 되는 고급 인공 지능 시스템입니다. LLM은 GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)와 같이 매우 정교한 언어 기반 AI 모델입니다. 광범위한 데이터 세트에 대한 학습을 통해 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있어 다양한 애플리케이션에 없어서는 안 될 필수 요소입니다.

RAG API의 맥락에서 이러한 LLM은 데이터 검색, 처리 및 생성을 향상시키는 데 중심적인 역할을 하며, 데이터 상호 작용을 최적화하는 다재다능하고 강력한 도구로 활용됩니다.

RAG API의 개념을 간단히 설명해 드리겠습니다.

RAG란 무엇인가요?

RAG(검색 증강 생성)는 제너레이티브 AI를 최적화하기 위해 설계된 프레임워크입니다. AI가 생성하는 응답이 입력 프롬프트와 관련성이 높을 뿐만 아니라 정확하도록 하는 것이 주요 목표입니다. 정확성에 대한 이러한 초점은 RAG API 기능의 핵심 측면입니다. GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이라는 초스마트 컴퓨터 프로그램을 사용하여 데이터를 처리하는 획기적인 방식입니다.

이러한 LLM은 앞의 단어를 이해하여 문장에서 다음에 나올 단어를 예측할 수 있는 디지털 마법사와 같습니다. 수많은 텍스트를 통해 학습했기 때문에 매우 인간적으로 들리는 방식으로 글을 쓸 수 있습니다. RAG를 사용하면 이러한 디지털 마법사를 사용하여 맞춤형 방식으로 데이터를 찾고 작업할 수 있습니다. 데이터에 대해 모든 것을 알고 있는 똑똑한 친구가 도와주는 것과 같습니다!

기본적으로 RAG는 시맨틱 검색을 사용하여 검색한 데이터를 참조를 위해 LLM에 대한 쿼리에 삽입합니다. 이 글에서 이러한 용어에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.

RAG에 대해 자세히 알아보려면 Cohere의 이 종합 문서를 확인하세요.

RAG와 미세 조정: 차이점은 무엇인가요?

벡터 데이터베이스의 역할

벡터 데이터베이스는 검색 증강 생성(RAG) 및 대규모 언어 모델(LLM)에서 중추적인 역할을 합니다. 데이터 검색, 컨텍스트 증강 및 이러한 시스템의 전반적인 성능을 향상시키는 중추적인 역할을 합니다. 다음은 벡터 데이터베이스의 주요 역할에 대한 설명입니다:

구조화된 데이터베이스의 한계 극복

기존의 구조화된 데이터베이스는 경직되고 사전 정의된 특성으로 인해 RAG API에서 사용할 때 종종 부족합니다. 컨텍스트 정보를 LLM에 제공하는 데 필요한 유연하고 동적인 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 한계를 해결하기 위해 도입되었습니다.

벡터 형식의 효율적인 데이터 저장

벡터 데이터베이스는 숫자 벡터를 사용하여 데이터를 저장하고 관리하는 데 탁월합니다. 이 형식을 사용하면 다양한 다차원 데이터 표현이 가능합니다. 이러한 벡터를 효율적으로 처리하여 고급 데이터 검색을 용이하게 할 수 있습니다.

데이터 관련성 및 성능

RAG 시스템은 벡터 데이터베이스를 활용하여 관련 컨텍스트 정보에 빠르게 액세스하고 검색할 수 있습니다. 이러한 효율적인 검색은 LLM이 응답을 생성하는 속도와 정확성을 향상시키는 데 매우 중요합니다.

클러스터링 및 다차원 분석

벡터는 다차원 공간에서 데이터 포인트를 클러스터링하고 분석할 수 있습니다. 이 기능은 컨텍스트 데이터를 그룹화하여 관련성을 파악하고 일관성 있게 LLM에 제시할 수 있도록 하는 RAG에 매우 유용합니다. 이를 통해 이해도가 향상되고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다.

시맨틱 검색이란 무엇인가요?

시맨틱 검색은 검색 증강 생성(RAG) API와 대규모 언어 모델(LLM)의 초석입니다. 정보에 액세스하고 이해하는 방식에 혁명을 일으킨다는 점에서 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

기존 데이터베이스 그 이상

시맨틱 검색은 동적이고 유연한 데이터 요구 사항을 처리하는 데 어려움을 겪는 구조화된 데이터베이스의 한계를 뛰어넘습니다. 대신 벡터 데이터베이스를 활용하여 RAG 및 LLM의 성공에 필수적인 보다 다양하고 적응력 있는 데이터 관리가 가능합니다.

다차원 분석

시맨틱 검색의 주요 강점 중 하나는 숫자 벡터 형태의 데이터를 이해하는 능력입니다. 이러한 다차원 분석은 컨텍스트를 기반으로 데이터 관계에 대한 이해를 높여주므로 보다 일관성 있고 컨텍스트를 인식하는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

효율적인 데이터 검색

데이터 검색, 특히 RAG API 시스템의 실시간 응답 생성에 있어 효율성은 매우 중요합니다. 시맨틱 검색은 데이터 액세스를 최적화하여 LLM을 사용한 응답 생성의 속도와 정확성을 크게 향상시킵니다. 의료 분석부터 복잡한 쿼리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 다목적 솔루션으로, AI 생성 콘텐츠의 부정확성을 줄여줍니다.

RAG API란 무엇인가요?

RAG API를 서비스로서의 RAG라고 생각하세요. RAG 시스템의 모든 기본 사항을 하나의 패키지로 통합하여 조직에서 편리하게 RAG 시스템을 도입할 수 있도록 도와줍니다. RAG API를 사용하면 RAG 시스템의 주요 요소에 집중하고 나머지는 API가 처리하도록 맡길 수 있습니다.

RAG API 쿼리의 3가지 요소는 무엇인가요?

검색 증강 생성(RAG)의 복잡성에 대해 자세히 살펴보면, RAG 쿼리는 세 가지 중요한 요소로 분해할 수 있습니다: 컨텍스트, 역할 및 사용자 쿼리. 이러한 구성 요소는 RAG 시스템을 구동하는 빌딩 블록으로, 각각 콘텐츠 생성 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.

The 컨텍스트 는 필수 정보가 있는 지식 저장소 역할을 하는 RAG API 쿼리의 기초를 형성합니다. 기존 지식창고 데이터에 시맨틱 검색을 활용하면 사용자 쿼리와 관련된 동적 컨텍스트를 얻을 수 있습니다.

The 역할 는 RAG 시스템의 목적을 정의하여 특정 작업을 수행하도록 지시합니다. 이 모델은 요구 사항에 맞는 콘텐츠를 생성하고, 설명을 제공하고, 쿼리에 답변하거나, 정보를 요약할 수 있도록 모델을 안내합니다.

The 사용자 쿼리 는 사용자의 입력으로, RAG 프로세스의 시작을 알리는 신호입니다. 이는 사용자와 시스템의 상호 작용을 나타내며 사용자의 정보 요구 사항을 전달합니다.

RAG API 내의 데이터 검색 프로세스는 시맨틱 검색을 통해 효율적으로 이루어집니다. 이 접근 방식을 사용하면 다차원 데이터 분석이 가능하므로 컨텍스트에 기반한 데이터 관계에 대한 이해도가 향상됩니다. 간단히 말해, 시맨틱 검색을 통해 RAG 쿼리와 데이터 검색의 구조를 파악하면 이 기술의 잠재력을 발휘하여 효율적인 지식 액세스와 문맥 인식 콘텐츠 생성을 촉진할 수 있습니다.

프롬프트의 연관성을 개선하는 방법은 무엇인가요?

프롬프트 엔지니어링은 특정 도메인에 맥락에 맞는 응답을 생성하기 위해 RAG 내에서 대규모 언어 모델(LLM)을 조정하는 데 중추적인 역할을 합니다.

검색 증강 생성(RAG)의 컨텍스트 활용 능력은 매우 강력하지만, 컨텍스트를 제공하는 것만으로는 고품질 응답을 보장하기에 충분하지 않습니다. 여기서 프롬프트의 개념이 등장합니다.

잘 만들어진 프롬프트는 LLM의 로드맵 역할을 하여 원하는 응답으로 안내합니다. 일반적으로 다음 요소가 포함됩니다:

컨텍스트 관련성 잠금 해제

검색 증강 생성(RAG)은 컨텍스트를 활용할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 단순한 컨텍스트만으로는 고품질 응답을 보장하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 프롬프트는 특정 도메인에 맞는 응답을 생성하기 위해 RAG 내에서 대규모 언어 모델(LLM)을 조정하는 데 중요한 역할을 합니다.

사용 사례에 맞는 봇 역할을 구축하기 위한 로드맵

잘 구조화된 프롬프트는 로드맵 역할을 하여 LLM이 원하는 응답을 하도록 안내합니다. 일반적으로 다양한 요소로 구성됩니다:

봇의 정체성

봇의 이름을 언급하면 대화 내에서 봇의 정체성을 확립하여 대화를 더욱 친밀하게 만들 수 있습니다.

작업 정의

LLM이 수행해야 하는 작업 또는 기능을 명확하게 정의하면 정보 제공, 질문 답변 또는 기타 특정 작업 등 사용자의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

톤 사양

원하는 어조나 응답 스타일을 지정하면 공식적이든, 친근하든, 유익한 정보를 제공하든 상호 작용에 적합한 분위기를 조성할 수 있습니다.

기타 지침

이 카테고리에는 링크 및 이미지 추가, 인사말 제공, 특정 데이터 수집 등 다양한 지시문이 포함될 수 있습니다.

컨텍스트 관련성 만들기

프롬프트를 신중하게 작성하는 것은 RAG와 LLM의 시너지 효과를 통해 문맥을 인식하고 사용자의 요구 사항과 관련성이 높은 응답을 제공하여 전반적인 사용자 경험을 향상시키기 위한 전략적 접근 방식입니다.

왜 코디의 RAG API를 선택해야 하나요?

이제 RAG의 중요성과 핵심 구성 요소에 대해 알아봤으니 이제 RAG를 실현하기 위한 최고의 파트너인 코디를 소개해드리겠습니다. Cody는 효율적인 데이터 검색 및 처리에 필요한 모든 필수 요소를 결합한 포괄적인 RAG API를 제공하므로 RAG 여정을 위한 최고의 선택이 될 것입니다.

모델 불가지론

최신 AI 트렌드를 따라잡기 위해 기종을 변경할 필요가 없습니다. Cody의 RAG API를 사용하면 추가 비용 없이 대규모 언어 모델 간에 즉석에서 쉽게 전환할 수 있습니다.

탁월한 활용성

Cody의 RAG API는 다양한 파일 형식을 효율적으로 처리하고 텍스트 계층 구조를 인식하여 최적의 데이터 구성을 지원하는 등 놀라운 다재다능함을 보여줍니다.

사용자 지정 청킹 알고리즘

메타데이터를 포함한 포괄적인 데이터 세분화를 지원하는 고급 청킹 알고리즘을 통해 탁월한 데이터 관리를 보장하는 것이 가장 큰 특징입니다.

비교할 수 없는 속도

인덱스 수에 관계없이 선형 쿼리 시간으로 대규모의 데이터 검색을 초고속으로 보장합니다. 데이터 요구 사항에 대한 신속한 결과를 보장합니다.

원활한 통합 및 지원

Cody는 널리 사용되는 플랫폼과의 원활한 통합과 포괄적인 지원을 제공하여 RAG 환경을 개선하고 효율적인 데이터 검색 및 처리를 위한 최고의 선택으로 입지를 굳혔습니다. 기술적 전문 지식이 전혀 필요하지 않은 직관적인 사용자 인터페이스를 보장하여 모든 기술 수준의 개인이 접근하기 쉽고 사용자 친화적이며 데이터 검색 및 처리 환경을 더욱 간소화합니다.

데이터 상호 작용을 향상시키는 RAG API 기능

검색 증강 생성(RAG)에 대한 탐구 과정에서 대규모 언어 모델(LLM)을 시맨틱 검색, 벡터 데이터베이스, 프롬프트와 통합하여 데이터 검색 및 처리를 향상시키는 다용도 솔루션을 발견했습니다.

모델에 구애받지 않고 도메인에 구애받지 않는 RAG는 다양한 애플리케이션에 걸쳐 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. Cody의 RAG API는 유연한 파일 처리, 고급 청킹, 빠른 데이터 검색, 원활한 통합과 같은 기능을 제공하여 이러한 약속을 실현합니다. 이 조합은 데이터 참여에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다.

이러한 데이터 혁신을 받아들일 준비가 되셨나요? Cody AI로 데이터 상호 작용을 재정의하고 데이터 처리의 새로운 시대를 개척하세요.

자주 묻는 질문

1. RAG와 대규모 언어 모델(LLM)의 차이점은 무엇인가요?

RAG API(검색 증강 생성 API)와 LLM(대규모 언어 모델)은 함께 작동합니다.

RAG API는 검색 메커니즘과 생성 언어 모델(LLM)이라는 두 가지 중요한 요소를 결합한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스입니다. 주요 목적은 데이터 검색 및 콘텐츠 생성을 개선하여 상황 인식 응답에 중점을 두는 것입니다. RAG API는 종종 질문 답변, 콘텐츠 생성, 텍스트 요약과 같은 특정 작업에 적용됩니다. 사용자 쿼리에 대해 상황에 맞는 응답을 제공하도록 설계되었습니다.

반면 LLM(대규모 언어 모델)은 GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)와 같은 더 광범위한 언어 모델 범주를 구성합니다. 이러한 모델은 광범위한 데이터 세트에 대해 사전 학습되어 다양한 자연어 처리 작업을 위해 사람과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 검색 및 생성을 처리할 수 있을 뿐만 아니라 번역, 감성 분석, 텍스트 분류 등 다양한 애플리케이션으로 확장할 수 있는 범용성을 갖추고 있습니다.

본질적으로 RAG API는 특정 애플리케이션에서 컨텍스트 인식 응답을 위해 검색과 생성을 결합한 전문 도구입니다. 반면 LLM은 다양한 자연어 처리 작업의 기반이 되는 기본 언어 모델로, 검색 및 생성 외에도 더 광범위한 잠재적 응용 분야를 제공합니다.

2. RAG와 LLM – 무엇이 더 낫고 그 이유는 무엇인가요?

RAG API와 LLM 중 어떤 것을 선택할지는 특정 요구 사항과 수행하려는 작업의 성격에 따라 달라집니다. 다음은 상황에 따라 어떤 것이 더 나은지 결정하는 데 도움이 되는 고려 사항의 분석입니다:

RAG API If를 선택합니다:

상황 인식 응답이 필요합니다

RAG API는 상황에 맞는 응답을 제공하는 데 탁월합니다. 질문에 답하거나, 콘텐츠를 요약하거나, 상황에 맞는 응답을 생성하는 작업이라면 RAG API가 적합합니다.

구체적인 사용 사례가 있는 경우

애플리케이션이나 서비스에 컨텍스트 인식 콘텐츠가 필요한 사용 사례가 잘 정의되어 있는 경우 RAG API가 더 적합할 수 있습니다. 컨텍스트가 중요한 역할을 하는 애플리케이션을 위해 특별히 제작되었습니다.

세밀한 제어가 필요한 경우

RAG API를 사용하면 미세 조정 및 사용자 정의가 가능하므로 프로젝트에 특정 요구 사항이나 제약이 있는 경우 유용할 수 있습니다.

LLM을 선택합니다:

다목적성이 필요한 경우

LLM은 GPT 모델과 마찬가지로 매우 다재다능하며 다양한 자연어 처리 작업을 처리할 수 있습니다. 여러 애플리케이션에 걸쳐 요구 사항이 있는 경우 LLM은 유연성을 제공합니다.

맞춤형 솔루션을 구축하려는 경우

맞춤형 자연어 처리 솔루션을 구축하여 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정하거나 기존 워크플로에 통합할 수 있습니다.

사전 언어 이해 훈련이 필요합니다

LLM은 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습된 상태로 제공되므로 언어에 대한 이해도가 높습니다. 대량의 비정형 텍스트 데이터로 작업해야 하는 경우 LLM은 귀중한 자산이 될 수 있습니다.

3. 자연어 처리에서 GPT 모델과 같은 LLM이 인기 있는 이유는 무엇일까요?

LLM은 다양한 언어 작업에서 탁월한 성능을 발휘하기 때문에 널리 주목을 받고 있습니다. LLM은 대규모 데이터 세트에 대해 학습됩니다. 그 결과 모든 언어의 뉘앙스를 이해하여 일관되고 문맥에 적합하며 문법적으로 정확한 텍스트를 이해하고 생산할 수 있습니다. 또한 사전 학습된 LLM의 접근성 덕분에 더 많은 사람들이 AI 기반 자연어 이해 및 생성에 액세스할 수 있게 되었습니다.

4. LLM의 일반적인 활용 분야에는 어떤 것이 있나요?

LLM은 다음과 같은 광범위한 언어 작업에서 응용 분야를 찾습니다:

자연어 이해

LLM은 감성 분석, 명명된 엔티티 인식, 질문 답변과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 강력한 언어 이해 기능을 갖추고 있어 텍스트 데이터에서 인사이트를 추출하는 데 유용합니다.

텍스트 생성

챗봇 및 콘텐츠 생성과 같은 애플리케이션을 위해 사람과 유사한 텍스트를 생성하여 일관성 있고 맥락에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.

기계 번역

기계 번역의 품질이 크게 향상되었습니다. 놀라운 수준의 정확성과 유창함으로 언어 간 텍스트를 번역할 수 있습니다.

콘텐츠 요약

이들은 긴 문서나 녹취록을 간결하게 요약하는 데 능숙하여 방대한 콘텐츠에서 핵심 정보를 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 제공합니다.

5. 새로운 데이터와 진화하는 작업으로 어떻게 LLM을 최신 상태로 유지할 수 있을까요?

LLM의 최신성과 유효성을 유지하는 것은 매우 중요합니다. 새로운 데이터와 진화하는 작업으로 계속 업데이트하기 위해 몇 가지 전략을 사용합니다:

데이터 증강

오래된 정보로 인한 성능 저하를 방지하려면 지속적인 데이터 보강이 필수적입니다. 새롭고 관련성 높은 정보로 데이터 저장소를 보강하면 모델의 정확성과 관련성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

재교육

새로운 데이터로 LLM을 주기적으로 재교육하는 것은 일반적인 관행입니다. 최근 데이터를 기반으로 모델을 미세 조정하면 변화하는 트렌드에 적응하고 최신 상태를 유지할 수 있습니다.

능동적 학습

능동적 학습 기법을 구현하는 것도 또 다른 접근 방식입니다. 여기에는 모델이 불확실하거나 오류가 발생할 가능성이 있는 인스턴스를 식별하고 이러한 인스턴스에 대한 주석을 수집하는 작업이 포함됩니다. 이러한 주석은 모델의 성능을 개선하고 정확도를 유지하는 데 도움이 됩니다.

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ChatGPT는 인공 지능의 대명사가 되었으며 이전에는 AI에 익숙하지 않은 사람들도 이제 이에 대한 지식을 얻고 있습니다. 그 인기가 치솟으면서 기업과 개인은 ChatGPT와 유사하지만 자신의 데이터에 맞춤화된 AI 봇을 찾고 있습니다. Cody AI의 목표는 이 프로세스를 단순화하고 간소화하여 AI의 복잡한 기술을 탐구할 필요가 없도록 하는 동시에 최신 혁신에 대한 최신 정보를 유지하는 것입니다.

맞춤형 사용 사례에 AI를 사용하는 개인과 기업의 중요한 관심사 중 하나는 데이터의 무결성과 보안입니다. GPT와 같은 언어 모델을 구축하려면 광범위한 학습 데이터 세트를 사용해야 하며, 이는 데이터 개인 정보 보호에 대한 타당한 우려를 제기할 수 있습니다. Cody AI는 이러한 우려를 이해하고 존중하며 귀하의 데이터 및 개인 정보 보호를 우선시합니다.

Cody가 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 보안을 보장하는 방법을 이해하기 위해 여정을 문서, 포함 및 모델의 세 섹션으로 나누어 보겠습니다.

문서

Cody는 보안 및 비공개 Amazon Simple Storage Service(S3) 를 활용하여 추가 처리 전에 초기 단계에서 문서를 저장합니다. S3는 PCI-DSS, HIPAA/HITECH, FedRAMP, EU 데이터 보호 지침 및 FISMA와 같은 다양한 프로그램을 준수하여 모든 버킷에 업로드된 모든 객체를 암호화합니다. 이렇게 하면 데이터가 보호되고 규정 요구 사항을 준수할 수 있습니다. Cody에 업로드된 문서는 SSE-S3 (서버 측 암호화) 프로토콜을 따르므로 귀하와 귀하의 팀 구성원에게 독점적인 액세스를 허용하여 데이터 기밀성과 개인 정보를 보장합니다.

임베딩

임베딩은 기본적으로 데이터를 벡터(숫자 목록) 형태로 표현한 것입니다. Cody에 제공되는 데이터는 구조화되지 않았기 때문에 임베딩으로 변환하면 더 빠른 검색과 의미 체계 검색이 가능합니다. Cody가 문서에서 응답을 생성하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 이 문서를 확인하세요.

이러한 벡터 또는 임베딩을 저장하기 위해 Cody는 일부 대기업에서 신뢰하는 보안 벡터 데이터베이스인 Pinecone에 의존합니다.

Pinecone은 다음과 같은 강력한 보안 기능을 제공합니다.

1. SOC2 Type II 인증
2. GDPR 준수
3. 취약성을 확인하기 위한 일상적인 침투 테스트.
4. 데이터 저장을 위해 완전관리형의 안전한 AWS 인프라에 격리된 Kubernetes 컨테이너입니다.

모델

Cody AI는 GPT-3.5, GPT-3.5 16K 및 GPT-4를 포함한 OpenAI의 GPT 모델을 활용하여 응답을 생성합니다. 리소스 제한으로 인해 이러한 모델은 Cody의 기본 서버에서 호스팅되지 않습니다. 대신 OpenAI에서 제공하는 API를 활용합니다(문서 및 쿼리에 대한 임베딩을 만드는 데에도 사용됨). 응답을 생성할 때 모든 문서를 전송하는 대신 질문과 관련된 데이터의 특정 부분만 요청에서 전송됩니다. 이 접근 방식은 효율적인 처리, 데이터 무결성을 보장하고 불필요한 데이터 전송을 최소화합니다. API에서 제공하는 추가 보안 메커니즘은 데이터가 기존 또는 새 언어 모델을 학습하는 데 사용되지 않는다는 것입니다. 이렇게 하면 데이터가 봇으로 제한되고 모델 학습 목적으로 활용되지 않습니다.

2023년 3월 1일부터 데이터 사용 및 보존 정책에 두 가지 변경 사항이 적용됩니다.
1. OpenAI는 귀하가 이러한 목적으로 귀하의 데이터를 당사와 공유하기로 명시적으로 결정하지 않는 한 API를 통해 고객이 제출한 데이터를 사용하여 모델을 훈련하거나 개선하지 않습니다. 데이터 공유를 선택할 수 있습니다.
2. API를 통해 전송된 모든 데이터는 남용 및 오용 모니터링 목적으로 최대 30일 동안 보관되며, 그 이후에는 삭제됩니다(법률에서 달리 요구하지 않는 한).

출처: OpenAI

이러한 약속은 추가 기밀성 계층을 제공하고 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다. 자세한 내용은 이 기사를 읽을 수 있습니다.

결론

세 가지 요소를 모두 고려할 때 Cody AI는 데이터 보안 및 규정 준수에 대한 잘 구성된 접근 방식을 보여 데이터의 99% 보안을 보장합니다. 데이터 개인 정보 보호가 가장 중요한 시대에 우리는 데이터의 완전한 보안을 보장하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

Cody AI 및 데이터 보안에 대한 피드백이나 질문이 있는 경우 주저하지 말고 도움 받기를 통해 문의해 주세요. 귀중한 정보를 제공하고 토론에 참여할 수 있는 Discord 커뮤니티에 가입할 수도 있습니다.

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