생성형 AI는 데이터 환경을 빠르게 변화시키고 있으며, 이 첨단 기술을 조직에 활용하는 방법을 이해하는 것이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 이것이 바로 데이터 패브릭, 검색 증강 생성(RAG), AI 기반 혁신의 강력한 조합을 탐구하는 이 시리즈 게시물을 작성한 이유입니다. AI 여정의 시작 단계에 있든, 기존 전략을 다듬고 있든, 이 시리즈를 통해 이니셔티브를 발전시키는 데 필요한 실질적인 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.
호기심 많은 사람들이 궁금해하는 것들 시리즈에서 알아볼 내용은 다음과 같습니다:
1부: 데이터 패브릭과 RAG로 LLM을 정리할 수 있나요?
데이터 패브릭과 RAG가 어떻게 대규모 언어 모델(LLM)의 품질과 안정성을 향상시킬 수 있는지 살펴보는 것으로 시작합니다. 이러한 기술이 어떻게 데이터를 정리, 필터링, 정제하여 AI 모델을 위한 보다 정확한 기반을 만들어 더 의미 있는 인사이트를 생성할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
2부: 온디맨드 엔터프라이즈 데이터 쿼리
자연어 처리를 통해 엔터프라이즈 데이터를 활용하는 방법을 살펴봅니다. 이 게시물에서는 팀이 일반 언어를 사용하여 실시간으로 데이터를 쿼리하여 AI 기반 온디맨드 쿼리를 통해 즉각적이고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있는 방법을 보여줍니다.
3부: 엔터프라이즈 데이터의 시맨틱 인덱싱
이 섹션에서는 시맨틱 검색과 안전한 데이터 검색의 힘에 대해 자세히 살펴봅니다. 시맨틱 인덱싱이 어떻게 데이터를 구성하여 보다 관련성 높은 검색을 가능하게 하는지, 그리고 강력한 보안 조치가 어떻게 정보를 보호하는 동시에 액세스를 향상시키는지 알아볼 수 있습니다.
4부: 지능형 자율 에이전트
마지막으로 지능형 자율 에이전트와 현대 비즈니스에 미치는 영향에 대해 살펴봅니다. 이러한 에이전트가 데이터 인사이트에 따라 자율적으로 행동하여 효율성을 높이고 조직이 AI를 완전히 활용할 수 있도록 지원하는 방법을 살펴볼 수 있습니다.
디노도 플랫폼은 이러한 모든 기능을 가속화하여 AI 이니셔티브를 위한 안전하고 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다. 적절한 가드레일을 통해 데이터 품질, 보안 액세스, 자율적 의사 결정 노력을 자신 있게 발전시킬 수 있습니다.
이 시리즈를 통해 조직에서 생성형 AI와 데이터 패브릭의 잠재력을 최대한 활용해 보시기 바랍니다. 이 여정을 통해 영감을 얻고 이러한 혁신적인 기술을 활용할 수 있기를 바랍니다.
