웨비나속 Q&A

소스는 지속적으로 업데이트하고 있습니다. 현재도 업데이트 진행하고 있는데 기존 작성된 플로우의 업데이트도 지원하고 있습니다.

입력한 데이터의 개인정보에 대한 부분은 데이터 정제 과정에서 선행되어 이루어져야 할 것 같습니다.

플로우 형태의 기능이나 노드의 추가가 가능한지 문의하시는 것 같습니다. 솔루션이 오픈소스를 리펙토링한 제품이라 그에 대해서는 별도의 협의가 필요할 것 같습니다.

LLM 을 이용한 앱이기 때문에 결과물에 대한 퀄리티 문제가 있을 수 있을 것 같습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 한 번 제작하고 끝나지 않고 기존에 작성한 플로우를 계속 개선하고 조직내에 다른 사람들과 공유하여 작업할 수 있도록 기능을 구현했습니다.

기본 예제를 많이 제공하고 있습니다. 또한 프롬프트를 만들 수 있는 에이전트로 제공하고 있어서 1시간 30분으로 단정지을 수는 없지만 단기간에 어느정도 원하는 앱을 만드실 수 있지 않을까 싶습니다.

약간의 프로그래밍 경험이 있으시다면 며칠간의 교육으로도 개발이 가능할 것 같습니다. 아예 프로그래밍 경험이 없을 경우에는 제공되는 예제를 따라해 보시면서 진행하실 수도 있습니다.

업데이트 주기는 특정하게 정해져 있지 않습니다. 새로운 모델이나, 새로운 데이터셋을 통한 모델 재 훈련시 데이터 업데이트가 필요한 경우가 있습니다.

외부 툴들과 다양한 연계를 지원하는 노드들을 제공하고 있습니다. 특별한 툴 일 경우에는 새로 노드를 개발하는 과정이 필요할 수도 있습니다.

단기간의 교육을 통해 자기만의 AI APP 을 손쉽게 만들 수 있다는 장점이 있습니다. 그 외에 벡터 데이터의 연계를 통한 RAG 구현이나 LLM 오케스트레이션 등의 기능들을 쉽게 구현할 수 있는 장점등이 있습니다.

데이터 재훈련: 최신 데이터를 반영해 모델을 주기적으로 재훈련하여 성능 저하를 방지합니다. 모델 모니터링: 실시간 성능을 모니터링해 문제를 조기 탐지 및 대응하여 합니다.

GPT 기반 언어 모델 API: 고객 지원 자동화, 문서 요약, 보고서 생성 등 자연어 처리 업무에 활용 가능. Azure Cognitive Search: 대규모 데이터를 인덱싱하고 검색하여 빠르게 정보에 접근할 수 있는 도구. Azure Machine Learning: 모델 개발, 배포 및 관리를 위한 플랫폼으로, AI 프로젝트를 실무에 빠르게 적용하는 데 적합.