검색 증강 생성 및 RAG 워크플로

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개요

RAG(Retrieval Augmented Generation)는 도서관에서 책을 가져오는 것과 마찬가지로 유용한 데이터 저장소에서 정보를 가져와 GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 더욱 유용하고 지식이 풍부해지도록 돕는 메커니즘입니다. RAG가 간단한 AI 워크플로를 통해 마법을 만드는 방법은 다음과 같습니다.

기술 자료(입력): FAQ, 매뉴얼, 문서 등 유용한 정보가 가득한 큰 라이브러리라고 생각하세요. 질문이 나타나면 시스템이 여기에서 답변을 찾습니다.
트리거/쿼리(입력): 여기가 시작점입니다. 일반적으로 시스템에 "뭔가 좀 해주세요!"라고 말하는 사용자의 질문이나 요청입니다.
작업/작업(출력): 시스템이 트리거를 받으면 작동을 시작합니다. 질문이라면 답을 찾아낸다. 무언가를 요청하면 해당 작업이 완료됩니다.

이제 RAG 메커니즘을 간단한 단계로 나누어 보겠습니다.

검색: 우선, 질문이나 요청이 들어오면 RAG는 관련 정보를 찾기 위해 지식 베이스를 샅샅이 뒤집니다.
증가: 다음으로 이 정보를 가져와 원래 질문이나 요청과 혼합합니다. 이는 시스템이 이를 완전히 이해할 수 있도록 기본 요청에 더 많은 세부 정보를 추가하는 것과 같습니다.
세대: 마지막으로, 이 모든 풍부한 정보를 사용하여 이를 대규모 언어 모델에 공급한 다음 정보가 풍부한 응답을 작성하거나 필요한 작업을 수행합니다.

간단히 말해서 RAG는 먼저 유용한 정보를 찾아 이를 현재 질문과 혼합한 다음 균형 잡힌 답변을 제공하거나 필요에 따라 작업을 수행하는 스마트 비서를 갖는 것과 같습니다. 이렇게 하면 RAG를 사용하면 AI 시스템이 어둠 속에서만 촬영하는 것이 아닙니다. 작업할 수 있는 탄탄한 정보 기반이 있어 더욱 안정적이고 유용합니다.

그들은 어떤 문제를 해결합니까?

지식 격차 해소

LLM을 기반으로 하는 생성적 AI는 학습된 엄청난 양의 데이터를 기반으로 텍스트 응답을 생성하는 데 능숙합니다. 이 교육을 통해 읽기 쉽고 자세한 텍스트를 생성할 수 있지만 교육 데이터의 정적 특성은 중요한 제한 사항입니다. 모델 내의 정보는 시간이 지남에 따라 오래된 것이 되며 기업 챗봇과 같은 동적 시나리오에서는 실시간 또는 조직별 데이터가 없으면 부정확하거나 오해의 소지가 있는 응답이 발생할 수 있습니다. 이 시나리오는 기술에 대한 사용자의 신뢰를 약화시키고 특히 고객 중심 또는 업무상 중요한 애플리케이션에서 심각한 문제를 야기하므로 해롭습니다.

RAG 솔루션

RAG는 기본 모델을 변경하지 않고 LLM의 생성 기능을 실시간 대상 정보 검색과 결합하여 구조에 나섰습니다. 이러한 융합을 통해 AI 시스템은 상황에 맞게 적절할 뿐만 아니라 최신 데이터를 기반으로 응답을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 스포츠 리그 시나리오에서 LLM은 스포츠나 팀에 대한 일반적인 정보를 제공할 수 있지만 RAG는 AI가 데이터베이스, 뉴스 피드와 같은 외부 데이터 소스에 액세스하여 최근 게임이나 선수 부상에 대한 실시간 업데이트를 제공할 수 있도록 지원합니다. 심지어 리그 자체 데이터 저장소까지요.

RAG 워크플로의 예

진화하는 인공 지능 영역에서 검색 증강 생성(RAG)은 LLM(대형 언어 모델)의 기능을 크게 향상시켜 다양한 비즈니스 부문에 상당한 영향을 미치고 있습니다. RAG 워크플로우가 작업을 자동화하는 방법을 이해하기 위해 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

내부 팀 지식 검색 및 공유:
1. 시나리오 : 다양한 프로젝트 포트폴리오를 갖춘 다국적 기업은 팀 전체에 걸쳐 지식과 통찰력을 효율적으로 공유하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이를 완화하기 위해 회사는 RAG로 강화된 플랫폼을 구현하여 내부 지식 검색 및 공유를 간소화합니다.
2. 워크 플로우 :
  1. 검색:
    1. 예시 쿼리: 프로젝트 관리자가 "지난 XNUMX년 동안 재생 에너지와 관련된 프로젝트를 수행한 적이 있습니까?"라고 묻습니다.
    2. RAG 메커니즘은 내부 데이터베이스, 과거 프로젝트 보고서 및 기타 관련 저장소를 즉시 검색하여 지정된 기간 동안 회사의 재생 에너지 프로젝트 참여에 관한 정보를 검색합니다.
  2. 증가:
    1. 검색된 데이터에는 프로젝트 제목, 주요 인력, 최종 결과물 및 각 프로젝트의 결과가 포함됩니다.
    2. 또한 프로젝트 진행 중에 내부적으로 공유된 관련 커뮤니케이션, 프리젠테이션 또는 문서에 대한 링크를 가져올 수도 있습니다.
  3. 세대:
    1. 답변 예: 시스템은 포괄적인 응답을 생성합니다.
      “예, 지난 2021년 동안 우리는 세 가지 주요 재생 에너지 프로젝트에 참여했습니다. 프로젝트 '태양광 혁신'은 지속 가능성 팀의 Sarah Johnson이 주도했으며 2022년 2022월 태양열 충전소 프로토타입 개발로 마무리되었습니다. Mark D'Souza가 이끄는 프로젝트 '풍력 에너지 효율성'은 풍력 터빈 효율 향상을 목표로 XNUMX년 XNUMX월에 완료되었습니다. 마지막으로 '재생 에너지 정책 옹호'는 XNUMX년 XNUMX월에 종료된 부서 간 이니셔티브로 정책 제안을 작성했습니다. 지역 사회 내에서 재생 가능 에너지 채택을 촉진합니다. 제공된 링크를 통해 관련 문서, 보고서, 프레젠테이션 등을 열람하실 수 있습니다.”
자동화된 마케팅 캠페인:
- 시나리오: 디지털 마케팅 대행사는 실시간 시장 동향 및 소비자 행동을 기반으로 마케팅 캠페인의 생성 및 배포를 자동화하기 위해 RAG를 구현합니다.
- 워크 플로우:
  - 검색: 새로운 리드가 시스템에 들어올 때마다 RAG 메커니즘은 리드와 해당 조직에 대한 관련 세부 정보를 가져오고 워크플로 시작을 트리거합니다.
  - 증가: 이 데이터를 고객의 마케팅 목표, 브랜드 가이드라인, 타겟 인구통계와 결합합니다.
  - 작업 실행: 시스템은 식별된 추세를 활용하기 위해 다양한 디지털 채널에 걸쳐 맞춤형 마케팅 캠페인을 자율적으로 설계하고 배포하며 가능한 조정을 위해 캠페인 성과를 실시간으로 추적합니다.
법률 조사 및 사건 준비:
- 시나리오: 한 법률 회사가 RAG를 통합하여 법률 조사 및 사건 준비를 신속하게 진행합니다.
- 워크 플로우:
  - 검색: 새로운 사건에 대한 입력 시 관련 판례, 법령, 최근 판례 등을 조회합니다.
  - 증가: 이 데이터를 사례 세부정보와 연관시킵니다.
  - 세대: 시스템은 예비 사건 요약서 초안을 작성하여 변호사가 예비 조사에 소요하는 시간을 크게 줄입니다.
고객 서비스 강화:
- 시나리오: 한 통신 회사는 요금제 세부 사항, 청구 및 일반적인 문제 해결에 관한 고객 문의를 처리하기 위해 RAG로 강화된 챗봇을 구현합니다.
- 워크 플로우:
  - 검색: 특정 요금제의 데이터 허용량에 대한 문의를 받으면 시스템은 데이터베이스에서 최신 요금제와 제안을 참조합니다.
  - 증가: 검색된 정보를 고객의 현재 요금제 세부정보(고객 프로필에서) 및 원래 쿼리와 결합합니다.
  - 세대: 시스템은 고객의 현재 요금제와 문의한 요금제 간의 데이터 허용량 차이를 설명하는 맞춤형 응답을 생성합니다.
재고 관리 및 재주문:
1. 시나리오 : 한 전자 상거래 회사는 RAG 확장 시스템을 사용하여 재고를 관리하고 재고 수준이 사전 결정된 임계값 아래로 떨어지면 자동으로 제품을 재주문합니다.
2. 워크 플로우 :
  1. 검색: 제품의 재고가 낮은 수준에 도달하면 시스템은 데이터베이스를 통해 판매 내역, 계절적 수요 변동 및 현재 시장 동향을 확인합니다.
  2. 증가: 검색된 데이터와 제품의 재주문 빈도, 리드 타임, 공급업체 세부 정보를 결합하여 최적의 재주문 수량을 결정합니다.
  3. 작업 실행: 그런 다음 시스템은 회사의 조달 소프트웨어와 인터페이스하여 공급업체에 자동으로 구매 주문을 함으로써 전자상거래 플랫폼에 인기 있는 제품이 없어지는 일이 없도록 보장합니다.
직원 온보딩 및 IT 설정:
1. 시나리오 : 한 다국적 기업은 RAG 기반 시스템을 사용하여 신입 직원의 온보딩 프로세스를 간소화하고 직원의 첫날 이전에 모든 IT 요구 사항이 설정되도록 합니다.
2. 워크 플로우 :
  1. 검색: 신규 채용에 대한 세부 정보를 받으면 시스템은 HR 데이터베이스를 참조하여 직원의 역할, 부서 및 위치를 결정합니다.
  2. 증가: 이 정보를 회사의 IT 정책과 연관시켜 신입 직원에게 필요한 소프트웨어, 하드웨어 및 액세스 권한을 결정합니다.
  3. 작업 실행: 그런 다음 시스템은 IT 부서의 티켓팅 시스템과 통신하여 새 워크스테이션 설정, 필요한 소프트웨어 설치 및 적절한 시스템 액세스 권한 부여를 위한 티켓을 자동으로 생성합니다. 이를 통해 신입 직원이 업무를 시작하면 워크스테이션이 준비되어 즉시 업무에 착수할 수 있습니다.

이러한 예는 수많은 도메인에 걸쳐 복잡한 실시간 비즈니스 과제를 해결하는 데 RAG 워크플로를 사용하는 경우의 다양성과 실질적인 이점을 강조합니다.

Nanonets AI Assistant로 데이터와 앱을 연결하여 데이터와 채팅하고, 맞춤형 챗봇 및 에이전트를 배포하고, RAG 워크플로를 생성하세요.

자신만의 RAG 워크플로우를 구축하는 방법은 무엇입니까?

RAG 워크플로우 구축 프로세스

RAG(검색 증강 생성) 워크플로를 구축하는 프로세스는 여러 주요 단계로 나눌 수 있습니다. 이러한 단계는 세 가지 주요 프로세스로 분류될 수 있습니다. 음식물 섭취, 검색및 세대, 그리고 몇 가지 추가 준비 사항:

1. 준비 :

기술 자료 준비: 앱, 문서, 데이터베이스 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 데이터 저장소 또는 지식 기반을 준비합니다. 이 데이터는 효율적인 검색이 가능하도록 형식화되어야 합니다. 이는 기본적으로 이 데이터가 통합된 '문서' 개체 표현으로 형식화되어야 함을 의미합니다.

2. 섭취 과정:

벡터 데이터베이스 설정: 벡터 데이터베이스를 지식 기반으로 활용하고 다양한 인덱싱 알고리즘을 사용하여 고차원 벡터를 구성함으로써 빠르고 강력한 쿼리 기능을 지원합니다.
- 데이터 추출 : 이 문서에서 데이터를 추출합니다.
- 데이터 청킹: 문서를 데이터 섹션 덩어리로 나눕니다.
- 데이터 임베딩: OpenAI에서 제공하는 것과 같은 임베딩 모델을 사용하여 이러한 청크를 임베딩으로 변환합니다.
사용자 쿼리를 수집하는 메커니즘을 개발합니다. 이는 사용자 인터페이스일 수도 있고 API 기반 워크플로일 수도 있습니다.

3. 검색 프로세스:

쿼리 임베딩: 사용자 쿼리에 대한 데이터 임베딩을 가져옵니다.
청크 검색: 쿼리 임베딩을 기반으로 벡터 데이터베이스에서 가장 관련성이 높은 저장된 청크를 찾으려면 하이브리드 검색을 수행하십시오.
콘텐츠 가져오기: 지식창고에서 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 프롬프트에 컨텍스트로 추가하세요.

4. 생성 과정:

프롬프트 생성: 검색된 정보를 원래 쿼리와 결합하여 프롬프트를 형성합니다. 이제 다음을 수행할 수 있습니다.
- 응답 생성: 결합된 프롬프트 텍스트를 LLM(Large Language Model)으로 보내 정보가 풍부한 응답을 생성합니다.
- 작업 실행: 쿼리를 기반으로 수행할 올바른 작업을 추론하고 수행하는 LLM 데이터 에이전트에 결합된 프롬프트 텍스트를 보냅니다. 예를 들어 Gmail 데이터 에이전트를 만든 다음 "최근 Hubspot 리드에게 프로모션 이메일을 보내세요"라는 메시지를 표시하면 데이터 에이전트는 다음을 수행합니다.

5. 구성 및 최적화:

사용자 지정 : 전처리, 청크화, 임베딩 모델 선택과 같은 수집 흐름 조정이 포함될 수 있는 특정 요구 사항에 맞게 워크플로를 사용자 정의합니다.
최적화 : 검색 품질을 향상시키고 처리할 토큰 수를 줄이는 최적화 전략을 구현하여 대규모로 성능과 비용을 최적화할 수 있습니다.

직접 구현하기

RAG(검색 증강 생성) 워크플로를 구현하는 것은 수많은 단계와 기본 알고리즘 및 시스템에 대한 올바른 이해를 포함하는 복잡한 작업입니다. 다음은 RAG 워크플로를 구현하려는 사람들을 위해 강조된 과제와 이를 극복하기 위한 단계입니다.

자신만의 RAG 워크플로를 구축할 때의 과제:

참신함과 확립된 관행의 부족: RAG는 2020년에 처음 제안된 비교적 새로운 기술이며, 개발자들은 여전히 생성 AI에서 정보 검색 메커니즘을 구현하기 위한 모범 사례를 파악하고 있습니다.
비용 : RAG를 구현하는 것은 LLM(대형 언어 모델)만 사용하는 것보다 비용이 더 많이 듭니다. 그러나 LLM을 자주 재교육하는 것보다 비용이 저렴합니다.
데이터 구조화: 지식 라이브러리와 벡터 데이터베이스 내에서 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 가장 잘 모델링하는 방법을 결정하는 것이 핵심 과제입니다.
증분 데이터 공급: RAG 시스템에 데이터를 점진적으로 공급하는 프로세스를 개발하는 것이 중요합니다.
부정확성 처리: 부정확성에 대한 보고를 처리하고 RAG 시스템에서 해당 정보 소스를 수정하거나 삭제하기 위한 프로세스를 마련하는 것이 필요합니다.

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자신만의 RAG 워크플로우 생성을 시작하는 방법:

RAG 워크플로우를 구현하려면 기술 지식, 올바른 도구, 지속적인 학습 및 최적화가 혼합되어 목표 달성에 있어 효과성과 효율성을 보장해야 합니다. RAG 워크플로를 직접 구현하려는 사람들을 위해 구현 프로세스를 자세히 안내하는 포괄적인 실습 가이드 목록을 준비했습니다.

각 튜토리얼에는 지정된 주제에 대해 원하는 구현을 달성하기 위한 고유한 접근 방식 또는 플랫폼이 함께 제공됩니다.

자신만의 RAG 워크플로를 구축하는 방법을 알아보고 싶다면 위에 나열된 모든 문서를 확인하여 여정을 시작하는 데 필요한 전체적인 감각을 익히는 것이 좋습니다.

ML 플랫폼을 사용하여 RAG 워크플로 구현

RAG(Retrieval Augmented Generation) 워크플로를 처음부터 구축하는 것은 어느 정도 성취감과 사용자 정의를 제공하지만 이는 부인할 수 없는 복잡한 노력입니다. 이러한 복잡함과 과제를 인식한 여러 기업에서는 이 프로세스를 단순화하기 위한 전문 플랫폼과 서비스를 제공하기 위해 나섰습니다. 이러한 플랫폼을 활용하면 귀중한 시간과 리소스를 절약할 수 있을 뿐만 아니라 구현이 업계 모범 사례를 기반으로 하고 성능에 최적화되도록 보장할 수 있습니다.

RAG 시스템을 처음부터 구축할 수 있는 대역폭이나 전문 지식이 없는 조직이나 개인에게 이러한 ML 플랫폼은 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 이러한 플랫폼을 선택하면 다음이 가능합니다.

기술적인 복잡성을 우회하세요: 데이터 구조화, 삽입, 검색 프로세스의 복잡한 단계를 피하세요. 이러한 플랫폼에는 RAG 워크플로우에 맞춰 사전 구축된 솔루션 및 프레임워크가 함께 제공되는 경우가 많습니다.
전문성 활용: RAG 시스템에 대해 깊이 이해하고 구현과 관련된 많은 과제를 이미 해결한 전문가의 전문 지식을 활용하세요.
확장성: 이러한 플랫폼은 확장성을 염두에 두고 설계되는 경우가 많으므로 데이터가 증가하거나 요구 사항이 변경됨에 따라 시스템을 완전히 점검하지 않고도 적응할 수 있습니다.
비용 효율성: 플랫폼 사용과 관련된 비용이 있지만, 특히 문제 해결, 최적화 및 잠재적인 재구현 비용을 고려할 때 장기적으로 더 비용 효율적인 것으로 입증될 수 있습니다.

RAG 워크플로우 생성 기능을 제공하는 플랫폼을 살펴보겠습니다.

나노 넷

Nanonets는 회사 데이터를 기반으로 하는 안전한 AI 도우미, 챗봇 및 RAG 워크플로를 제공합니다. 다양한 데이터 소스 간의 실시간 데이터 동기화가 가능해 팀의 포괄적인 정보 검색이 용이해집니다. 이 플랫폼을 사용하면 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 하는 자연어를 통해 복잡한 워크플로 배포와 함께 챗봇을 만들 수 있습니다. 또한 앱에서 데이터를 읽고 쓸 수 있는 데이터 커넥터와 LLM 에이전트를 활용하여 외부 앱에서 작업을 직접 수행하는 기능도 제공합니다.

Nanonets AI 보조 제품 페이지

AWS 생성 AI

AWS는 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 Generative AI라는 우산 아래 다양한 서비스와 도구를 제공합니다. Amazon Bedrock을 통해 다양한 공급자가 제공하는 광범위한 업계 최고의 기반 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 사용자는 자신의 데이터로 이러한 기반 모델을 맞춤화하여 더욱 개인화되고 차별화된 경험을 구축할 수 있습니다. AWS는 보안과 개인 정보 보호를 강조하여 기반 모델을 사용자 지정할 때 데이터 보호를 보장합니다. 또한 최고의 가격 대비 성능을 달성하기 위해 AWS Trainium, AWS Inferentia 및 NVIDIA GPU와 같은 옵션을 통해 생성 AI 확장을 위한 비용 효율적인 인프라를 강조합니다. 또한 AWS는 Amazon SageMaker에서 기초 모델의 구축, 교육 및 배포를 용이하게 하여 기초 모델의 기능을 사용자의 특정 사용 사례로 확장합니다.

AWS Generative AI 제품 페이지

Google Cloud의 생성 AI

Google Cloud의 Generative AI는 AI 모델 개발, 검색 향상, AI 기반 대화 지원을 위한 강력한 도구 모음을 제공합니다. 감정 분석, 언어 처리, 음성 기술 및 자동화된 문서 관리에 탁월합니다. 또한 다국어 접근 방식을 통해 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하는 RAG 워크플로 및 LLM 에이전트를 생성할 수 있으므로 다양한 기업 요구 사항에 맞는 포괄적인 솔루션이 됩니다.

Google Cloud 생성 AI

오라클 생성 AI

오라클의 Generative AI(OCI Generative AI)는 탁월한 데이터 관리, AI 인프라 및 비즈니스 애플리케이션이 결합된 탁월한 모델을 제공하는 기업용으로 맞춤화되었습니다. 대규모 언어 모델 제공자나 다른 고객과 공유하지 않고 사용자 자신의 데이터를 사용하여 모델을 개선할 수 있어 보안과 개인 정보 보호가 보장됩니다. 이 플랫폼을 사용하면 예측 가능한 성능과 가격 책정을 위해 전용 AI 클러스터에 모델을 배포할 수 있습니다. OCI Generative AI는 텍스트 요약, 카피 생성, 챗봇 생성, 문체 변환, 텍스트 분류, 데이터 검색 등 다양한 사용 사례를 제공하여 다양한 기업 요구 사항을 해결합니다. 자연어, 입/출력 예, 명령어 등을 포함하는 사용자의 입력을 처리하여 정보를 생성, 요약, 변환, 추출하거나 사용자 요청에 따라 텍스트를 분류하고 지정된 형식으로 응답을 보냅니다.

오라클 생성 AI

클라우 데라

Generative AI 영역에서 Cloudera는 기업의 신뢰할 수 있는 동맹으로 부상하고 있습니다. 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 모두에서 액세스할 수 있는 개방형 데이터 레이크하우스는 초석입니다. 엣지부터 AI까지 전체 데이터 라이프사이클 여정을 지원하는 다양한 데이터 서비스를 제공합니다. 이들의 기능은 실시간 데이터 스트리밍, 개방형 레이크하우스에서의 데이터 저장 및 분석, Cloudera Data Platform을 통한 기계 학습 모델 배포 및 모니터링까지 확장됩니다. 특히 Cloudera는 향상된 AI 애플리케이션을 위한 검색 및 생성 기능의 강력한 조합을 결합하여 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation) 워크플로 제작을 지원합니다.

Cloudera 블로그 페이지

줍다

Glean은 AI를 사용하여 직장 검색 및 지식 발견을 향상합니다. 쿼리의 의미론적 이해를 위해 벡터 검색과 딥러닝 기반의 대규모 언어 모델을 활용하여 검색 관련성을 지속적으로 향상시킵니다. 또한 쿼리에 응답하고 문서, 티켓 등에 대한 정보를 요약하기 위한 Generative AI 도우미도 제공합니다. 이 플랫폼은 개인화된 검색 결과를 제공하고 사용자 활동 및 추세에 따라 정보를 제안할 뿐만 아니라 다양한 앱에 대한 100개 이상의 커넥터와의 쉬운 설정 및 통합을 촉진합니다.

글린 홈페이지

랜드봇

Landbot은 대화 경험을 창출하기 위한 도구 모음을 제공합니다. 웹사이트나 WhatsApp의 챗봇을 통해 리드 생성, 고객 참여 및 지원을 촉진합니다. 사용자는 코드 없는 빌더를 사용하여 챗봇을 설계, 배포 및 확장할 수 있으며 Slack 및 Messenger와 같은 인기 있는 플랫폼과 통합할 수 있습니다. 또한 리드 생성, 고객 지원, 제품 프로모션과 같은 다양한 사용 사례에 대한 다양한 템플릿을 제공합니다.

Landbot.io 홈페이지

채팅베이스

Chatbase는 브랜드의 개성과 웹사이트 외관에 맞게 ChatGPT를 사용자 정의할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 리드 수집, 일일 대화 요약 및 Zapier, Slack, Messenger와 같은 다른 도구와의 통합이 가능합니다. 이 플랫폼은 기업에 개인화된 챗봇 경험을 제공하도록 설계되었습니다.

Chatbase 제품 페이지

AI 규모

Scale AI는 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 기초 모델을 조정하기 위한 미세 조정 및 RLHF를 제공하여 AI 애플리케이션 개발의 데이터 병목 현상을 해결합니다. 선도적인 AI 모델과 통합하거나 파트너십을 맺어 기업이 전략적 차별화를 위해 데이터를 통합할 수 있도록 지원합니다. RAG 워크플로우 및 LLM 에이전트를 생성하는 기능과 결합된 Scale AI는 가속화된 AI 애플리케이션 개발을 위한 풀 스택 생성 AI 플랫폼을 제공합니다.

스케일 AI 홈페이지

샤쿠도 – LLM 솔루션

Shakudo는 LLM(대형 언어 모델) 배포, 벡터 데이터베이스 관리 및 강력한 데이터 파이프라인 설정을 위한 통합 솔루션을 제공합니다. 실시간 모니터링 및 자동화된 오케스트레이션을 통해 로컬 데모에서 프로덕션 등급 LLM 서비스로의 전환을 간소화합니다. 이 플랫폼은 유연한 Generative AI 작업, 높은 처리량의 벡터 데이터베이스를 지원하고 다양한 전문 LLMOps 도구를 제공하여 기존 기술 스택의 기능적 풍부함을 향상시킵니다.

Shakundo RAG 워크플로우 제품 페이지

언급된 각 플랫폼/비즈니스에는 고유한 기능 세트가 있으며, 이를 엔터프라이즈 데이터 연결 및 RAG 워크플로우 구현에 활용하는 방법을 이해하기 위해 추가로 탐색할 수 있습니다.

Nanonets AI Assistant로 데이터와 앱을 연결하여 데이터와 채팅하고, 맞춤형 챗봇 및 에이전트를 배포하고, RAG 워크플로를 생성하세요.

Nanonet을 사용한 RAG 워크플로

보다 정확하고 통찰력 있는 응답을 제공하기 위한 언어 모델 강화 영역에서 검색 증강 생성(RAG)은 중추적인 메커니즘으로 자리잡고 있습니다. 이 복잡한 프로세스는 AI 시스템의 신뢰성과 유용성을 높여 시스템이 단순히 정보 공백 상태에서 작동하지 않도록 보장합니다.

그 중심에 Nanonets AI Assistant는 사용자 친화적인 인터페이스 내에서 조직 지식과 LLM(대형 언어 모델) 간의 격차를 해소하도록 설계된 안전한 다기능 AI 동반자로 등장합니다.

다음은 Nanonets의 RAG 기능이 제공하는 원활한 통합 및 작업 흐름 향상을 간략하게 보여줍니다.

데이터 연결:

Nanonets는 Slack, Notion, Google Suite, Salesforce, Zendesk 등 100개 이상의 널리 사용되는 작업 공간 애플리케이션에 대한 원활한 연결을 지원합니다. PDF, TXT, 이미지, 오디오 및 비디오 파일과 같은 구조화되지 않은 데이터이거나 CSV, 스프레드시트, MongoDB 및 SQL 데이터베이스와 같은 구조화된 데이터 등 광범위한 데이터 유형을 처리하는 데 능숙합니다. 이러한 광범위한 스펙트럼의 데이터 연결은 RAG 메커니즘에서 가져올 수 있는 강력한 지식 기반을 보장합니다.

트리거 및 액션 에이전트:

Nanonets를 사용하면 트리거/액션 에이전트를 설정하는 것이 매우 쉽습니다. 이러한 에이전트는 Workspace 앱 전체의 이벤트를 감시하여 필요에 따라 작업을 시작합니다. 예를 들어, 다음 위치에서 새 이메일을 모니터링하는 워크플로를 설정하세요. support@your_company.com, 문서와 과거 이메일 대화를 지식 기반으로 활용하고 통찰력 있는 이메일 응답 초안을 작성하여 전송하는 작업이 모두 원활하게 조정됩니다.