혁신을 촉진하기 위한 데이터 레이크 하우스의 발전적 인공지능 강화를 위한 주요 도구

LLM과 Generative AI 앱의 등장으로 데이터는 전체 생태계의 중심 부분입니다. 이 글에서는 데이터 레이크 하우스 위에서 AI 앱을 지원하는 도구에 대해 논의할 것입니다.

앞으로 다가올 세대 인공지능의 물결은 우리의 일생 동안 혹은 어쩌면 어떤 평생 동안 나타난 그 어떤 기술 혁신보다 더 혁명적일 것입니다.

오늘날 데이터 중심의 환경에서 조직들은 그들의 방대하고 계속 확장되는 데이터 세트로부터 가치를 이끌어내기 위한 혁신적인 방법들을 지속적으로 찾고 있습니다. 데이터 레이크는 다양한 데이터 유형을 저장하고 관리하기 위한 확장 가능하고 유연한 기반을 제공하며 현대 데이터 아키텍처의 초석으로 부상했습니다. 동시에, 생성 인공 지능(AI)은 기계가 인간의 창의성을 모방하고 콘텐츠를 자율적으로 생성하는 것을 가능하게 하며 파도를 만들어 왔습니다.

데이터 레이크 하우스와 제너레이션 AI의 융합은 기업과 개발자 모두에게 흥미로운 가능성을 열어줍니다. 그것은 콘텐츠, 통찰력 및 해결책을 동적으로 생성하는 인공지능 기반 응용 프로그램을 만듦으로써 그들의 데이터 자원의 잠재력을 최대한 활용할 수 있게 해줍니다. 그러나 이 역동적인 풍경을 탐색하기 위해서는 올바른 도구와 전략이 필요합니다.

개발자와 데이터 과학자가 이 두 가지 혁신적인 기술 간의 시너지 효과를 활용할 수 있도록 지원하는 필수 도구와 기술에 대해 알아보겠습니다.

아래는 Generative AI 앱을 지원하기 위해 데이터 레이크 위에 필요한 기본 기능과 도구입니다:

 

 

혁신을 촉진하기 위한 데이터 레이크 하우스의 발전적 인공지능 강화를 위한 주요 도구

 

 

벡터 데이터베이스

벡터 검색을 사용하는 생성 AI로 LLM(Large Language Models)을 접지하는 것은 인공지능 기반 콘텐츠 생성에서 가장 중요한 과제 중 하나인 환각을 완화하기 위한 최신 접근 방식입니다. GPT와 같은 LLM은 인간과 같은 텍스트를 생성하는 능력은 뛰어나지만 때때로 사실이 틀리거나 오해를 불러일으키는 정보를 생성할 수 있습니다. 환각이라고 알려진 이 문제는 LLM이 방대한 텍스트 코퍼스에서 학습한 패턴과 연관성을 기반으로 콘텐츠를 생성하기 때문에 발생합니다.

벡터 검색은 기계 학습과 정보 검색에 뿌리를 둔 강력한 기법으로, 생성된 콘텐츠를 신뢰할 수 있는 소스, 실제 지식 및 사실적 정확성과 일치시켜 LLM을 접지하는 데 중추적인 역할을 합니다.

 

 

오토ML

AutoML은 자동으로 머신러닝을 데이터셋에 적용할 수 있도록 도와줍니다. AutoML이 모델 교육을 위해 데이터셋을 준비하는 동안 데이터셋을 제공하고 예측 대상을 식별합니다. 그런 다음 AutoML은 여러 모델을 만들고 조정하고 평가하는 일련의 시행을 수행하고 기록합니다.

Google AutoML 또는 Azure AutoML과 같은 AutoML 플랫폼을 통합하여 프로세스를 더욱 효율화할 수 있습니다. 이 플랫폼은 AI 모델을 훈련하고 튜닝하는 프로세스를 자동화하여 광범위한 수동 구성의 필요성을 줄일 수 있습니다.

 

 

모델 서빙

모델 서빙은 사용자가 새로운 데이터에 대해 예측할 수 있도록 훈련된 모델을 사용자가 사용할 수 있도록 만드는 과정입니다. 데이터 레이크 하우스에서 생성되는 AI 앱의 맥락에서 모델 서빙은 사용자가 창의적인 텍스트 형식을 생성하고, 언어를 번역하고, 유용한 방식으로 질문에 답할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

다음은 데이터 레이크 하우스의 생성 AI 앱에서 모델 서비스를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점입니다:

확장성: 모델 서빙 시스템은 어떤 양의 트래픽을 처리하기 위해 확장될 수 있습니다. 이것은 매우 인기 있고 많은 트래픽을 생성할 수 있는 생성 AI 앱에 중요합니다.

신뢰성: 모델 서빙 시스템은 매우 신뢰할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 사용자가 연중무휴로 이용할 수 있어야 하는 생성 AI 앱에 중요합니다.

보안: 모델 서빙 시스템은 매우 안전하도록 구성될 수 있습니다. 민감한 데이터를 처리할 수 있는 생성 AI 앱에 중요합니다.

 

동시에, 사내 모델 서비스 비용은 소규모 회사들에게는 엄청나게 비쌀 수 있습니다. 이것이 많은 소규모 회사들이 모델 서비스 요구사항을 타사 제공업체에 아웃소싱하기로 선택하는 이유입니다.

 

 

LLM 게이트웨이

LLM 게이트웨이는 사람들이 다른 공급자의 다른 큰 언어 모델 (LLM)을 더 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 시스템입니다. 그것은 다른 모든 LLM들과 상호 작용하기 위한 단일 인터페이스를 제공하고 그것들을 사용하기 위한 모범 사례를 캡슐화함으로써 이것을 수행합니다. 그것은 또한 LLM들과 주고 받는 데이터를 추적하고 그것이 전송되기 전에 데이터에 대한 PII 스크러빙 휴리스틱을 실행함으로써 데이터를 관리합니다.

즉, LLM 게이트웨이는 LLM을 사용하기 위한 원스톱 샵입니다. LLM을 쉽게 시작할 수 있게 해주고, 사람들이 안전하고 효율적으로 사용할 수 있도록 도와줍니다.

LLM 게이트웨이의 목적은 다음과 같습니다:

이러한 강력한 언어 모델을 다양한 응용 프로그램에 통합하는 프로세스를 간소화합니다.

사용자 친화적인 API 및 SDK를 제공하여 LLM을 활용하기 위한 진입 장벽을 줄입니다.

반복되는 프롬프트를 추적하기 위해 예측 캐싱을 활성화합니다.

비용 관리에 대한 요율 제한.

 

프롬프트 도구

프롬프트 도구는 생성 AI 도구에 대한 더 나은 프롬프트를 작성하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 다음과 같은 여러 가지 방법으로 응답을 개선할 수 있습니다:

모호성 감소: 프롬프트 도구는 요청을 더 명확하고 정확하게 전달하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 AI의 응답의 모호성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

일관된 톤과 스타일: 프롬프트 도구를 사용하면 원하는 출력의 톤과 스타일을 지정하여 생성된 콘텐츠가 일관되고 온 브랜드로 유지되도록 할 수 있습니다.

편향 완화: 프롬프트 도구는 AI가 민감한 주제를 피하거나 윤리적 지침을 준수하도록 지시하는 데 도움이 되며, 이는 편향을 완화하고 공정성을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

관련성 향상: 프롬프트 도구를 사용하면 AI의 상황과 목표를 설정하여 생성된 콘텐츠를 주제에 맞게 유지하고 관련성을 유지할 수 있습니다.

 

다음은 사용자가 언급한 문제를 해결하기 위해 신속한 도구를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 구체적인 예입니다:

모호하거나 의도하지 않은 응답 방지: 단순히 "인공 지능에 대한 블로그 게시물을 작성하십시오."라고 말하는 대신 프롬프트 도구를 사용하여 "인공 지능의 다양한 유형과 잠재적인 응용 프로그램에 대한 1000단어 블로그 게시물을 작성하십시오."와 같은 보다 구체적인 프롬프트를 생성할 수 있습니다

일관된 톤과 스타일 보장: 고객에게 이메일을 쓰는 경우 프롬프트 도구를 사용하여 형식적이고 유익한 톤을 지정할 수 있습니다. 창작물을 쓰는 경우 프롬프트 도구를 사용하여 보다 장난스럽거나 실험적인 톤을 지정할 수 있습니다.

편견이 없고 정치적으로 올바른 콘텐츠 제작: 인종이나 종교와 같은 민감한 주제에 대해 글을 쓰고 있다면 프롬프트 도구를 사용하여 인공지능이 특정 주제나 관점을 피하도록 지시할 수 있습니다. 또한 프롬프트 도구를 사용하여 인공지능이 조직의 윤리적 지침을 따르도록 상기시킬 수 있습니다.

주제에 머물며 관련 정보 생성: 특정 주제에 대한 보고서를 생성하도록 AI에게 요청하는 경우 프롬프트 도구를 사용하여 필요한 맥락과 목표를 AI에게 제공할 수 있습니다. 이것은 AI가 주제에 머물며 관련 정보를 생성하는 데 도움이 될 것입니다.

전반적으로 프롬프트 도구는 생성 AI 도구를 사용하는 모든 사람에게 유용한 도구입니다. 프롬프트 도구를 사용하여 더 나은 프롬프트를 작성하고 생성 AI 도구를 최대한 활용할 수 있습니다.

 

모니터링

생성 인공지능 모델은 기계가 인간과 같은 텍스트, 이미지 등을 생성할 수 있도록 함으로써 다양한 산업을 변화시켰습니다. 레이크 하우스와 통합될 때, 이러한 모델은 훨씬 더 강력해지고, 창의적인 콘텐츠를 생성하기 위해 방대한 양의 데이터를 활용합니다. 그러나 이러한 모델을 모니터링하는 것은 그들의 성능, 신뢰성 및 윤리적 사용을 보장하기 위해 중요합니다. 여기에 레이크 하우스 꼭대기에 생성 인공지능을 위한 몇 가지 모니터링 도구와 관행이 있습니다:

모델 성능 메트릭

데이터 품질 및 배포

비용 모니터링

이상 탐지

 

 

결론

결론적으로, 데이터 레이크 하우스(Data Lake House)와 생성 AI(Generative AI)의 융합은 데이터 기반 혁신의 획기적인 시대를 기념합니다. 이러한 혁신적인 기술은 올바른 도구와 기능을 갖추면 조직이 데이터 리소스의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 해줍니다. 벡터 데이터베이스와 벡터 검색을 통한 LLM 접지는 환각 문제를 해결하여 콘텐츠 정확성을 보장합니다. AutoML은 기계 학습 모델 배포를 간소화하는 반면 LLM 게이트웨이는 통합을 단순화합니다. 프롬프트 도구는 AI 모델과의 명확한 통신을 가능하게 하여 모호성과 편향을 완화합니다. 강력한 모니터링은 모델 성능과 윤리적 사용을 보장합니다.