Gen AI를 위한 효율적인 데이터 준비, 파이브트랜 알아보기

최근 들어 많은 조직들이 Gen AI를 사용하고 있거나 곧 사용할 것입니다. Gen AI의 성공은 조직의 고유한 데이터 세트를 기본 모델 및 Gen AI 앱과 얼마나 효과적이고 효율적이며 안전하게 사용할 수 있는지에 달려 있습니다.

생성형 AI를 위해 준비해야 하는 두가지 요소

생성적 AI의 데이터 준비 상태는 두 가지 핵심 요소에 따라 달라집니다.

자동화되고 안정적이며 비용 효율적이고 안전한 방식으로 데이터베이스, 애플리케이션 및 기타 소스의 데이터를 이동하고 통합하는 능력
데이터 거버넌스를 통해 데이터 파악, 보호 및 액세스

이러한 종류의 데이터 준비 상태는 계속해서 간과되고 있으며 역사적으로 빅 데이터와 데이터 과학의 힘을 활용하려는 많은 시도를 탈선시켰습니다. 한 지표에 따르면 데이터 과학 프로젝트의 최대 87%가 프로덕션 단계에 도달하지 못하는 것으로 나타났습니다. 이는 종종 사일로화되고 관리되지 않는 데이터와 개발되지 않은 데이터 인프라로 인해 발생합니다.

생성형 AI를 위한 과제

조금 더 구체적으로 생성형 AI를 위한 준비를 위해 필요한 것을 살펴보겠습니다.

데이터 다양성 : 사용자가 질의하는 다양한 질문에 대해서 답을 받기 위해서는 훈련에 필요한 다양하고 방대한 양의 데이터가 필요합니다.
데이터 통합 : 다양한 소스의 산재되어 있는 데이터들이 원활하게 통합되어야 합니다.
데이터 지속성 : 업데이트 되지 않는 데이터가 있다면 생성형 AI가 답변을 줄 때 최신 데이터를 반영하지 못합니다. 따라서 지속적으로 데이터 공급이 필요합니다.
데이터 품질 : 정확하고 일관된 콘텐츠를 생성하기 위하여 데이터 품질이 준비되어야 합니다.

생성형 AI를 위한 데이터 플랫폼 아키텍처

생성형 AI를 처음부터 구축하는 것은 수억 달러, 수백 년에 해당하는 비용이 소요될 수 있는 엄청난 작업입니다. 귀하의 조직은 막대한 양의 공공 데이터에 대해 이미 교육을 받은 상용 모델인 기본 또는 기초 모델을 사용할 가능성이 높습니다.

초기 단계에서 이 아키텍처(아래 이미지 참고)는 기본 분석 사용 사례를 반영하므로 원시 데이터를 추출하고 로드하여 보고서, 대시보드 및 기타 데이터 자산을 지원하는 모델로 변환하는 데이터 파이프라인이 필요합니다.

그 이후에 나오는 것은 생성형 AI의 고유한 특징입니다. 다음 두 가지 방법으로 기성 생성형 AI 모델을 데이터로 보완할 수 있습니다.

텍스트를 열거형으로 변환하고, 생성 AI용 벡터 데이터베이스에 저장하여 장기 기억에 통합함으로써 초기 훈련 및 고유한 조직 데이터의 결과를 향상시킵니다.
대규모 언어 모델을 지식 그래프와 결합하여 통계적 단어 연관뿐만 아니라 의미론적 이해를 모델에 명시적으로 인코딩합니다.

생성형 AI로 데이터 인프라를 관리하기 위한 기성 도구의 수가 증가하더라도 부품이 서로 제대로 작동하도록 하려면 엔지니어링, 데이터 과학 및 AI 전문 지식에 크게 의존해야 할 가능성이 높습니다. 아키텍처 위에 사용 가능한 애플리케이션을 구축합니다.

생성형 AI의 잠재력은 조직이 독점 데이터의 중추적인 역할을 인식할 때만 완전히 실현될 수 있습니다. 고급 데이터 운영 기술 구현을 통해 데이터에 대한 숙달을 우선시하고 책임감 있는 데이터 사용 문화를 조성함으로써 조직은 생성 AI의 진정한 힘을 발휘하고 빠르게 발전하는 기술 환경에서 최적의 성능과 윤리적 배포를 보장할 수 있습니다.

생성형 AI를 위한 효율적인 데이터 준비, 파이브트랜

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