편 할퍼(Fern Halper) 박사
TDWI 리서처 수석 부사장 겸 애널리틱스 디렉터
생성형 AI의 도입으로 AI의 지형이 바뀌고 있습니다.
이제 생성형 AI의 활용은 단순한 챗봇과 신입 사원 교육 시스템을 넘어 고객이나 제품에 대한 기업 내부 데이터를 이용한 정교한 애플리케이션 구현으로 진화하기 시작했습니다. 고객 충성도 정보를 참조할 수 있게 챗봇을 개선하여 대화하는 대상에 따라 수정된 맞춤 응답을 제공할 수 있습니다.
이러한 유형의 AI를 효과적으로 구현하려면 탄탄한 데이터 기반이 있어야 합니다. 하이브리드 데이터 환경은 회사 데이터로 생성형 AI 모델을 구축하는 것을 더욱 복잡하게 만듭니다. 데이터가 시스템 간에 분산되어 있고, 다양한 형식으로 저장되어 있으며, 다양한 액세스 방법이 필요한 경우 질문과 관련된 데이터를 어떻게 찾을 수 있을까요. 생성형 AI 모델에 제공되는 데이터가 정확하고 시의적절하다는 것을 어떻게 보장할 수 있을까요.
TDWI 체크리스트 보고서에서는 검색 증강 생성과 같은 기술과 함께 데이터 패브릭과 같은 논리적 아키텍처 접근 방식을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구현하는 방법을 소개합니다.
