Tag: 비즈니스 AI

RAG API란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

RAG API is a framework with the commitment to enhance generative AI by guaranteeing that its outputs are current, aligned with the given input, and, crucially, accurate.

데이터를 효율적으로 검색하고 처리하는 능력은 오늘날의 기술 집약적인 시대에 판도를 바꾸고 있습니다. RAG API가 데이터 처리를 어떻게 재정의하는지 살펴보겠습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 대규모 언어 모델(LLM)의 뛰어난 성능과 검색 기반 기술을 결합하여 데이터 검색을 혁신적으로 개선합니다.

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.

RAG API 프로세스

RAG에 대해 자세히 알아보려면 Cohere의 이 종합 문서를 확인하세요.

RAG와 미세 조정: 차이점은 무엇인가요?

측면 RAG API 미세 조정
접근 방식 데이터베이스의 컨텍스트로 기존 LLM을 보강합니다. 특정 업무에 특화된 LLM
컴퓨팅 리소스 더 적은 컴퓨팅 리소스 필요 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요함
데이터 요구 사항 소규모 데이터 세트에 적합 방대한 양의 데이터 필요
모델 특이성 모델에 구애받지 않고 필요에 따라 모델 전환 가능 모델에 따라 다르며 일반적으로 LLM을 전환하는 것은 매우 지루한 작업입니다.
도메인 적응성 도메인에 구애받지 않고 다양한 애플리케이션에서 활용 가능 다른 도메인에 맞게 조정해야 할 수 있습니다.
환각 감소 환각을 효과적으로 감소시킵니다. 세심한 튜닝 없이는 더 많은 환각을 경험할 수 있습니다.
일반적인 사용 사례 QA(질문-응답) 시스템, 다양한 애플리케이션에 이상적 의료 문서 분석과 같은 전문 작업 등

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?

RAG 쿼리는 세 가지 중요한 요소로 분석할 수 있습니다: 컨텍스트, 역할, 사용자 쿼리입니다. 이러한 구성 요소는 RAG 시스템을 구동하는 빌딩 블록으로, 각각 콘텐츠 생성 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.

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.

셀러를 위한 아마존의 최신 생성 AI 도구는 무엇을 제공하나요?

How Does Amazon AI for Sellers Work?

이커머스 업계에서 아마존의 최근 움직임은 연례 셀러 컨퍼런스에서 선보인 셀러를 위한 제너레이티브 AI입니다,
아마존 액셀러레이트 2023
. 새로운 AI 기능 덕분에 매력적이고 유용한 제품 목록을 만드는 것이 훨씬 더 간단해졌습니다! 이 블로그에서 그 내용을 자세히 알아보세요.

셀러를 위한 아마존의 제너레이티브 AI

Amazon 는 판매자를 위한 제너레이티브 AI를 도입하여 판매 게임을 강화했습니다. 새로 도입된 AI 기능 덕분에 아마존 셀러는 상세하고 매력적인 상품 설명, 제목, 리스팅 세부 정보를 더 쉽게 작성할 수 있습니다.

네, 맞습니다! 길고 복잡한 프로세스가 필요 없습니다. 판매자는 더 이상 제품마다 다양한 정보를 입력할 필요가 없습니다. 새 제품을 훨씬 더 빠르고 간편하게 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 현재 리스팅을 개선하여 구매자가 구매 시 더욱 안심하고 구매할 수 있습니다.


출처

“새로운 생성형 AI 모델을 통해 품질, 성능, 효율성을 획기적으로 개선하면서 전례 없는 규모로 제품 지식을 추론, 개선, 보강할 수 있습니다. 유니티의 모델은 다양한 정보 소스, 잠재 지식, 논리적 추론을 통해 제품 정보를 추론하는 방법을 학습합니다. 예를 들어, 사양에 지름이 나와 있으면 테이블이 둥글다고 추론하거나 이미지에서 셔츠의 칼라 스타일을 추론할 수 있습니다.”라고 설명합니다.

로버트 테키엘라


아마존 셀렉션 및 카탈로그 시스템 부문 부사장

셀러를 위한 아마존의 제너레이티브 AI는 정확히 어떤 기능을 하나요?

아마존의 새로운 AI 기능이 셀러에게 가져다주는 이점은 다음과 같습니다:

  • 셀러는 몇 단어 또는 문장으로 품목에 대한 간략한 요약만 제출하면 아마존에서 검토를 위한 고품질 텍스트를 생성합니다.
  • 판매자가 원하는 경우 판매자가 편집할 수 있습니다.
  • 자동으로 생성된 콘텐츠를 아마존 카탈로그에 제출하기만 하면 됩니다.

결과는? 판매자를 위한 고품질 리스팅. 그리고 그거 아세요? 쇼핑객은 구매하려는 제품을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

셀러용 Amazon AI는 어떻게 작동하나요?

아마존은 머신 러닝과 딥 러닝을 사용하여 상품 정보를 자동으로 추출하고 개선했습니다. 보다 구체적으로, 다음을 사용합니다. 대규모 언어 모델(LLM) 를 사용하여 보다 철저한 제품 설명을 작성할 수 있습니다. 하지만 왜 LLM일까요? 이러한 머신 러닝 모델은 방대한 양의 데이터로 학습됩니다. 따라서 텍스트 및 기타 자료를 감지, 요약, 번역, 예측, 생성할 수 있습니다.

이 미국 이커머스 대기업은 LLM을 가르치는 데 어떤 정보를 사용했는지 정확히 밝히지 않았습니다. 그러나 회사가 자체 상장 데이터를 사용하고 있는 것으로 보입니다.

그러나 생성형 AI 모델을 대규모로 사용하면 사실이 아닌 잘못된 정보를 생성하는 경향과 사람이 확인하지 않으면 알아채지 못할 수 있는 기타 오류가 발생할 수 있다는 우려가 제기됩니다.

그럼에도 불구하고 지난 몇 달 동안 많은 셀러가 Amazon의 최신 AI 제품을 테스트했으며, 예비 피드백에 따르면 대부분의 셀러가 AI가 생성한 리스팅 콘텐츠를 적극적으로 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.

결론

아마존은 셀러가 수익성 있는 비즈니스를 시작하고 성장시키는 데 도움을 주는 방법 중 하나인 리스팅 크리에이터가 AI를 더 쉽게 사용할 수 있도록 지원하기 시작했습니다. 이는 판매자 경험을 개선하고 더 성공적인 판매자를 지원하기 위해 AI를 활용하는 방법의 시작에 불과합니다.

자세히 알아보기: 메타의 AI 스튜디오

미스트랄 AI란: 오픈 소스 모델

The French startup Mistral AI has introduced the GenAI model. Is it the next best AI business assistant?

AI 분야를 혁신하기 위한 큰 발걸음으로 프랑스 스타트업 미스트랄 AI는 GenAI 비즈니스 어시스턴트를 출시했습니다. 메타나 OpenAI와 같은 업계 거물들의 아성을 무너뜨릴 준비가 되어 있습니다. 이 블로그에서는 인공지능의 흥미로운 발전이 가져올 수 있는 잠재적 의미를 살펴봅니다.

미스트랄 AI의 놀라운 1억 1,300만 달러 가치 평가: 화제가 되는 이유는?

파리에 본사를 둔 AI 스타트업인 미스트랄 AI는 2억 6,000만 달러의 가치를 인정받아 1억 1,300만 달러의 투자금을 유치하며 많은 사람들의 이목을 끌었습니다. 이 회사는 설립한 지 3개월밖에 되지 않았고 직원 수는 20명이 채 되지 않았습니다. 그래서 당시에는 밸류에이션 게임처럼 보였습니다.

몇 달 후, 미스트랄 AI는 자체 오픈소스 대규모 언어 모델인 미스트랄 7B를 출시했습니다. 미스트랄 7B보다 두 배 큰 라마 2 13B 모델보다 모든 매개변수에서 더 우수합니다. 미스트랄 AI는 다음 항목에서도 라마-1 34B보다 우수합니다.
많은 벤치마크
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미스트랄 7B와 자이언츠: 이 AI 오픈소스의 뛰어난 성능

이 경량 AI 모델은 기존의 헤비급 AI 모델과 경쟁하고 있습니다. 그리고 물러서지 않습니다!

적은 비용과 리소스로 지금까지 보여준 미스트랄 AI의 성능은 막대한 가치에 걸맞은 가치가 있음을 입증했습니다. 다음은 미스트랄 AI가 성공할 수 있었던 주요 이유 중 일부입니다:

  • 미스트랄 AI가 1세대 AI 모델을 훈련하는 데 사용하는 훈련 방법이 더 효율적입니다.
  • 미스트랄 AI의 학습 방식은 기존 방식보다 구현 비용이 최소 2배 이상 저렴합니다.
  • 오픈 소스의 특성상 유연성이 뛰어납니다.
  • 오픈 소스 모델은 미세 조정이 용이하다는 점이 가장 큰 장점입니다.

미스트랄 AI는 이러한 모델을 누구나 사용할 수 있도록 개방했습니다. 그렇다면 이 프랑스 스타트업이 더 크고, 더 좋고, 더 복잡한 모델을 내놓을 것이라는 뜻일까요? 네, 맞아요!

지금까지 전 세계의 AI 애호가들은 양질의 AI 비즈니스 어시스턴트 및 기반 모델을 개발하기 위해 Meta에 의존해 왔습니다. 따라서 미스트랄 AI의 GenAI 모델은 그들에게 좋은 일이었습니다.

새로운 AI 플레이어를 위한 길 닦기

AI 비서 분야는 대부분의 플레이어가 미국 출신으로 과점 상태입니다. 하지만 지금까지 다른 플레이어의 발목을 잡았던 것은 무엇이었을까요? 그 이유는 진입 장벽이 높기 때문입니다. 이러한 잠재적인 인공지능 직원 거인들과 경쟁하려면 어렵게 만든 기술과 막대한 투자가 필요합니다.

수백만 달러의 자금과 희귀한 팀으로 구성된 미스트랄의 진입은 이 분야에 지각 변동을 일으킬 수 있습니다. 실제로 미스트랄은 2024년까지 LLaVA와 마찬가지로 GPT-4를 능가하는 비즈니스용 AI 비서를 개발할 계획입니다.

미스트랄이 AI 분야에서 차별화되는 점은 무엇인가요? 미스트랄의 창립 팀은 비즈니스용 AI 비서 분야의 리더들로 구성되어 있습니다. 메타 및 딥마인드 출신의 숙련된 연구진으로 구성된 미스트랄의 빠른 성공은 결코 우연이 아니며, 메타 및 오픈AI와 경쟁하기 위한 향후 계획도 잘 짜여진 것으로 보입니다.

미스트랄 AI의 새로운 AI 비즈니스 어시스턴트 모델의 유연성과 오픈소스 라이선스는 누구나 AI 분야에 진입할 수 있는 기반을 제공합니다. 하지만 이 모델은 제한 없이 사용할 수 있기 때문에 윤리적 사용이 문제가 될 수 있습니다.

결론

미스트랄은 AI의 물결을 순조롭게 타고 있으며, 이 프랑스 스타트업은 창업한 지 2년 만에 Meta 및 OpenAI가 제공하는 독점적인 비즈니스용 AI 솔루션과 치열한 경쟁을 벌일 준비가 되어 있습니다.

이제 이 분야에 또 다른 거물이 등장했으니 언어 모델뿐만 아니라 다른 종류의 모델도 볼 수 있을 것입니다. 이러한 고품질 오픈소스 모델은 AI 산업의 변화를 보여줍니다. 이는 미스트랄 AI와 같은 새로운 비즈니스 AI 모델이 메타나 오픈AI와 같은 미국의 거대 AI 기업과 직접 경쟁할 수 있게 되었다는 것을 의미합니다.

자세히 보기: 2023년 상위 6대 AI 도구 디렉토리

메타의 AI 스튜디오: 나만의 AI 챗봇, 도구 및 소프트웨어 만들기

With AI Studio's advanced capabilities addressing a range of chatbot requirements, coupled with the sandbox tool, Meta's efforts toward making AI accessible for all can be expected to transform the chatbot arena for professional and personal usage.

최근 열린
메타 커넥트 2023
행사에서 메타의 CEO 마크 저커버그는 개인과 기업을 위한 다양한 AI 경험을 다음과 같이 소개했습니다.
AI 스튜디오
. AI Studio를 사용하면 나만의 AI 챗봇, 도구 또는 소프트웨어를 만들 수 있습니다! 전 세계 15억 명의 AI 챗봇 사용자를 보유한 Facebook의 모회사 Meta는 누구나 AI를 개발할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

메타의 새로운 AI 혁신은 코딩에 대한 전문 지식 없이도 개인화된 AI 챗봇을 만들 수 있는 기능을 제공합니다.

“주로 생산성, 커뮤니케이션 개선, 사용자 참여 측면에서 중소기업 및 엔터프라이즈 측면도 분명히 존재합니다 .”라고 Gartner의 애널리스트 아룬 찬드라세카란은 말합니다.

사전 학습된 다양한 모델과 사용자 친화적인 드래그 앤 드롭 툴을 제공하는 AI Studio를 사용하면 누구나 AI 챗봇을 제작하고 학습시킬 수 있습니다. 고객 서비스 챗봇부터 유명인이나 역사적 인물처럼 대화하는 AI 챗봇까지, AI Studio의 창의적인 잠재력은 무한합니다!

AI 생태계에 기여하는 메타데이터

메타는 제너레이티브 AI와 자연어 처리(NLP)에서부터 컴퓨터 비전 및 기타 AI의 핵심 영역에 이르기까지, 오랫동안 협업적이고 윤리적인 AI 솔루션을 통해 사람들을 재미있고 영감을 주는 방식으로 연결하는 데 주력해 왔습니다. 메타 커넥트 2023에서는 AI 스티커, 이미지 편집용 에뮤, 레이밴 스마트 클래스, 퀘스트 3 등이 출시되었습니다.

시계! 오리진 스토리 – 메타 AI

2016년, 당시 페이스북으로 불리던 메타는 기업용 메시징 챗봇을 위한 메신저 개발 키트를 출시했습니다. 바로 이때 AI Studio가 처음 도입되었습니다. 하지만 오늘날의 AI Studio 봇은 엄격하게 프로그래밍된 과거의 규칙 기반 봇과는 전혀 다릅니다. 그들은 더 유능하고 역동적으로 답변합니다.

어떻게?

강력한 언어 모델을 사용하고 있습니다.

그중 하나는 100만 개 이상의 인간 주석을 학습한 Meta의 라마 2입니다.

앞으로 몇 주 동안 무슨 일이 일어날까요? 개발자는 Meta의 API를 사용하여 메시징 서비스를 위한 타사 AI를 만들 수 있습니다. 이 개발은 메신저에서 시작됩니다. 다음은 Instagram과 WhatsApp입니다.

확장을 목표로 하는 소규모 기업부터 커뮤니케이션을 개선하고자 하는 대기업 브랜드에 이르기까지 모든 기업은 고객 서비스를 향상하고 브랜드의 가치를 구현하는 AI를 개발할 수 있습니다. 현재 AI Studio의 주요 사용 사례는 이커머스 및 고객 지원입니다. 메타는 알파 버전으로 시작했지만, 2024년에 AI 스튜디오를 확장하고 개선할 계획입니다.

또한 크리에이터는 메타의 모든 앱에서 자신의 디지털 존재감을 돋보이게 하는 AI를 개발할 수 있게 됩니다. 이러한 AI를 승인하고 직접 제어할 수 있게 됩니다.

확장을 목표로 하는 소규모 기업부터 커뮤니케이션을 개선하고자 하는 대기업 브랜드까지, 모든 기업은 고객 서비스를 개선하고 브랜드의 가치를 구현하는 AI를 개발할 수 있게 됩니다. 현재 AI Studio의 주요 사용 사례는 이커머스 및 고객 지원입니다. 메타는 알파 버전으로 시작했지만 2024년에 AI Studio를 확장하고 개선할 계획입니다.

메타의 AI 샌드박스와 메타버스 시너지 효과

메타는 AI 스튜디오의 데뷔와 함께 2024년에 출시될 샌드박스 도구에 대한 정보를 공개했습니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 AI 제작을 직접 해볼 수 있으며, 잠재적으로 AI 기반 제품 제작을 대중화할 수 있습니다.

더 놀라운 점은 무엇일까요? 메타는 이 샌드박스 도구를 메타버스 플랫폼에 통합할 큰 계획을 가지고 있습니다. 그러한 플랫폼 중 하나가 Horizon Worlds입니다. 이를 통해 AI Studio를 사용하여 만든 다양한 메타버스 게임과 경험을 향상시킬 수 있습니다.

결론

다양한 챗봇 요구 사항을 처리하는 AI Studio의 고급 기능과 샌드박스 도구가 결합되어 누구나 AI에 액세스할 수 있도록 하는 Meta의 노력은 전문가용 및 개인용 AI 챗봇 분야를 변화시킬 것으로 기대됩니다.

SAP 제너레이티브 AI ‘줄’이 비즈니스 부조종사가 될 수 있을까요?

Joule is designed to generate responses based on real-world situations. The German multinational software giant is putting in the effort to make sure Joule is not just productive but also ethical and responsible. They're gearing up for a future where generative AI plays a central role in personal and professional settings.

일상 생활에서 제너레이티브 AI의 보급이 증가하고 있음을 인식하고 있습니다, SAP 생성형 AI 어시스턴트인 비즈니스 부조종사 가 여기 있습니다! 세계 각지에서 제너레이티브 AI가 어떻게 자리를 잡아가고 있는지 살펴보는 것은 흥미롭습니다. 설문조사에 참여한 호주인의 약 절반인 49%가 제너레이티브 AI를 활용하고 있습니다. 미국에서는 45%, 영국에서는 29%입니다.

SAP 제너레이티브 AI 줄이란?

는 실제 상황을 기반으로 응답을 생성하도록 설계되었습니다. 독일의 다국적 소프트웨어 대기업인 줄은 생산성뿐 아니라 윤리적이고 책임감 있는 기업이 되기 위해 노력하고 있습니다. 이들은 개인 및 업무 환경에서 제너레이티브 AI가 중심이 되는 미래에 대비하고 있습니다.

줄은 모든 SAP 애플리케이션의 일부가 될 것입니다. HR, 재무, 공급망, 고객 경험 등 어떤 업무를 처리하든 Joule이 함께합니다.

어떤 내용인가요?

평이한 언어로 질문하거나 문제를 제기하고 문맥에 맞는 지능적인 답변을 받을 수 있다고 상상해 보세요.

Joule은 다용도 제너레이티브 AI 어시스턴트로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 지속적으로 새로운 상황을 제공합니다.

이것이 바로 줄이 제공하는 기능입니다. SAP의 포괄적인 포트폴리오와 외부 소스의 광범위한 비즈니스 데이터를 활용하여 가장 인사이트가 풍부하고 관련성 높은 답변을 얻을 수 있습니다.

Joule은 다용도 제너레이티브 AI 어시스턴트로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 지속적으로 새로운 상황을 제공합니다.

물류 프로세스를 개선할 수 있는 방법을 결정해야 하는 과제에 직면해 있다고 가정해 보세요. 평가를 위해 제조업체에 실행 가능한 솔루션을 제시하기 위해 Joule은 판매 실적이 저조할 수 있는 지역을 파악할 수 있습니다.

Joule은 다용도 제너레이티브 AI 어시스턴트로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 지속적으로 새로운 상황을 제공합니다.

또한 공급망 문제를 암시하는 다른 데이터 세트에 연결하여 공급망 시스템에 즉시 연결할 수 있습니다. 하지만 여기서 멈추지 않습니다. Joule은 다재다능한 도우미로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 새로운 상황을 지속적으로 제공합니다.

Joule은 다용도 제너레이티브 AI 어시스턴트로, 모든 SAP 애플리케이션에서 사용자를 지원하며 지속적으로 새로운 상황을 제공합니다.

Joule이 최고 수준의 SAP 제너레이티브 AI 어시스턴트인 이유는 무엇일까요?

세계 최고의 전사적 자원 관리 소프트웨어 공급업체 중 하나인 SAP는 데이터 보호와 공정성을 중요하게 생각합니다. 뛰어난 기능 중 하나는 Joule이 배포하는 대규모 언어 모델(LLM)에서 편견을 배제하기 위해 노력한다는 점입니다.

효율성 향상

SAP 제너레이티브 AI 줄

출처

 

특정 역할을 이해하고 SAP 애플리케이션 내에서 원활하게 협업하여 작업을 간소화하는 AI 어시스턴트로 생산성을 향상하세요.

향상된 인텔리전스

필요할 때마다 신속한 응답과 인텔리전트 인사이트에 액세스하여 워크플로우 중단 없이 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

향상된 결과

SAP 제너레이티브 AI 줄

출처

 

간단히 문의하고 맞춤형 콘텐츠를 받아 작업을 시작하세요. 직무 설명서를 생성하고 코딩 지침을 얻는 등의 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

완전한 자율성

SAP 제너레이티브 AI 줄

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안전하고 통제된 환경에서 제너레이티브 AI를 활용하면서 의사 결정 및 데이터 개인 정보를 완벽하게 제어할 수 있습니다.

Joule은 고객 정보를 사용하여 LLM을 교육하지 않습니다. 데이터는 안전하게 유지되며, 의도치 않은 편견이 AI의 응답에 개입할 위험이 없습니다.

SAP의 제너레이티브 AI 어시스턴트 출시 계획

줄의 출시는 SAP의 솔루션 제품군 전반에 걸쳐 단계적으로 이루어지고 있습니다. 기대할 수 있는 사항은 다음과 같습니다:

  1. 올해 말, 줄은 다음과 같은 솔루션으로 데뷔할 예정입니다.
    SAP 석세스팩터스 솔루션
    을 통해 출시될 예정이며
    SAP 시작 사이트
    .
  2. 내년에는 다음과 같이 범위를 확장할 예정입니다.
    SAP S/4HANA 클라우드
    공개 버전입니다. 따라서 이를 사용 중이라면 Joule이 도움을 드릴 것입니다.
  3. 그 이후에도 줄은 여정을 계속하여 다음과 같은 핵심적인 부분이 될 것입니다.
    SAP 고객 경험

    SAP 아리바 솔루션
    .
  4. 또한
    SAP 비즈니스 기술 플랫폼
    에도 합류하여 다양한 SAP 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.

따라서 줄은 사용자 경험을 향상시키기 위해 SAP 에코시스템의 다양한 구석구석으로 점차 진출하고 있습니다.

SAP 제너레이티브 AI 줄에서 기대할 수 있는 것은?

가격 책정에는 불확실성이 존재합니다. SAP의 이전 예측에 따르면, 비즈니스 기능을 위한 임베디드 AI는 다음과 같은 효과를 가져올 수 있습니다. 30% 프리미엄. 하지만 좋은 소식은 고객이 추가 비용 없이 줄의 일부 기능을 사용할 수 있다는 것입니다. 반면에 특정 비즈니스 요구에 맞춘 특정 고급 기능의 경우 프리미엄이 부과될 수 있습니다. 따라서 사용 계획에 따라 다릅니다.

결론

생성형 AI 어시스턴트인 줄은 SAP 애플리케이션 전반에서 지능적인 응답과 문제 해결을 통해 비즈니스 운영을 혁신할 준비가 되어 있습니다.

10월 2~4일 SuccessConnect, 10월 9~11일 스펜드 커넥트 라이브, 10월 25일 고객 경험 라이브, 11월 2~3일 SAP 테크에드 컨퍼런스 등 SAP의 흥미로운 업데이트가 줄줄이 예정되어 있으니 달력에 표시해 두세요!

자세히 알아보기: Microsoft 코파일럿: 비즈니스의 최신 AI

Microsoft 코파일럿: 비즈니스의 최신 AI

Microsoft Copilot has been meticulously architected to uphold the standards of security, compliance, and privacy. It is integrated into the Microsoft 365 ecosystem.

Word, Excel, PowerPoint, Teams 등과 같은 Microsoft 365 앱에 가상 비서가 있다고 상상해 보세요. 비즈니스의 AI로, Microsoft 코파일럿 는 여러분의 업무 생활을 더 쉽고 효율적으로 만들어 드립니다. 이 모든 것이 무엇인지 알아보세요!

일상적인 워크플로에 미치는 Microsoft Copilot의 영향

회의 중에 의제와 관련된 답변을 얻기 위해 Microsoft Copilot을 사용한다고 생각해 보세요. Copilot은 일반적인 답변만 제공하는 것이 아니라 과거 이메일 교환, 문서, 채팅 토론에서 얻은 인사이트를 한데 모아 제공합니다. 고유한 비즈니스 컨텍스트에 기반하여 모든 세부 사항을 기억하는 것과 같습니다.

여러 앱에서 작동하는 Microsoft Copilot

Microsoft Copilot은 공동 작업자가 될 수 있도록 설계되었으며 Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams 또는 매일 사용하는 기타 Microsoft 365 앱에 통합되어 있습니다. Outlook을 사용하여 이메일을 작성하든 PowerPoint에서 프레젠테이션을 작업하든 Copilot은 프롬프트, 수정 및 명령을 위한 공유 디자인 언어를 제공합니다.

하지만 코파일럿의 기능은 여기서 끝나지 않습니다. 앱에 명령을 내려 슬라이드 애니메이션과 같은 작업을 수행할 수 있으며, 여러 애플리케이션에서 능숙하게 작업할 수 있어 Word 문서를 PowerPoint 프레젠테이션으로 손쉽게 변환할 수 있습니다.

비즈니스 채팅과 통합: 업무 효율성의 판도를 바꾸는 솔루션

Copilot 통합의 또 다른 핵심 구성 요소는 LLM(대규모 언어 모델), Microsoft 365 앱 및 자체 데이터에서 작동하는 비즈니스 채팅을 통해 이루어집니다. 코파일럿은 딥러닝 알고리즘을 통해 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 통합을 통해 문서, 이메일, 캘린더, 채팅, 회의, 연락처 등 비즈니스 콘텐츠에 실시간으로 액세스할 수 있습니다.

회의, 주고받은 이메일, 지난 주 채팅 대화 등 즉각적인 업무 컨텍스트와 데이터를 결합하면 상황에 맞는 정확한 응답을 얻을 수 있습니다. Microsoft 365 Copilot은 워크플로를 간소화하고 기술을 향상시켜 업무 생활을 더 원활하고 창의적이며 효율적으로 만들어 줍니다.

신뢰의 토대

Microsoft Copilot은 보안, 규정 준수 및 개인 정보 보호 표준을 준수하도록 세심하게 설계되었습니다. Microsoft 365 에코시스템에 통합되어 있습니다. 따라서 Copilot은 2단계 인증, 규정 준수 경계, 개인정보 보호 등 조직의 보안 및 개인정보 보호 규칙을 자연스럽게 따릅니다.

학습하고 적응하는 힘

코파일럿은 지속적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 새로운 영역과 프로세스에 직면할 때 새로운 기술을 적응하고 학습합니다. 예를 들어 비바 세일즈코파일럿은 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 연결하는 방법을 배울 수 있습니다. 상호 작용 및 주문 내역과 같은 고객 데이터를 가져와 이 정보를 커뮤니케이션에 통합할 수 있습니다.

코파일럿은 지속적인 학습을 통해 ‘양호’에서 멈추지 않고 시간이 지남에 따라 더욱 정확하고 뛰어난 성능을 발휘하는 ‘탁월함’을 목표로 진화하고 있습니다.

결론

업무의 미래가 여기 있으며, Microsoft 365 Copilot이라고 합니다. Copilot은 LLM을 활용하고 비즈니스 데이터와 통합하여 일상적인 앱을 특별한 앱으로 탈바꿈시켜 수많은 놀라운 가능성을 열어줍니다.

Copilot은 생산성을 높이고, 항상 상황을 이해하며, 데이터를 안전하게 보호하고, 일관된 경험을 제공합니다. 또한 비즈니스 요구 사항에 맞게 빠르게 학습할 수 있습니다. Copilot과 함께라면 업무의 미래는 그 어느 때보다 더 지능적이고 효율적이 될 것입니다!

자세히 알아보기: 비즈니스에 AI 직원을 고용해야 하는 이유는 무엇인가요?