웨비나속 Q&A

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

메디오피아테크 담당자 2024-09-26 14:31

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.

메디오피아테크 담당자 2024-09-26 14:29

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

디모아 담당자 2024-09-26 14:31

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.

디모아 담당자 2024-09-26 14:30

AI Agent 가 담당하는 부분과 RPA 가 담당하는 부분에 조금 차이가 있을 것 같습니다. 실무측의 업무 프로세스에 따라 두 가지 도구를 연계하여 사용하는 것이 시너지를 만들 수 있을 것 같습니다. 선택 기준에 대한 부분도 프로세스에 따라 많이 달라져야 하지 않을까 생각합니다.

메디오피아테크 담당자 2024-09-26 14:27

Flowise AI for Teams 는 개발과정을 단축하고 쉽게 사용하기 위한 툴이라고 보시는게 좋을 것 같습니다. 팀즈와는 크게 관련이 없고 Azure open AI 나 기타 LLM 모델들을 사용하는 걸 지원합니다.

메디오피아테크 담당자 2024-09-26 14:25

사내 데이터를 AI에 적용하려면 보통 데이터 변환 과정이 필요합니다. 기존 데이터는 AI 모델이 이해할 수 있도록 정제, 정규화, 그리고 필요한 형식으로 변환되어야 합니다. 저장된 데이터를 바로 검색할 수 있는 경우도 있지만, AI 모델의 요구 사항에 맞게 데이터를 재구성하는 것이 성능을 높이는 데 중요합니다.

디모아 담당자 2024-09-26 14:29

잘못된 데이터는 이상 탐지 알고리즘을 통해 비정상 패턴 식별 데이터 품질 검사로 누락, 중복, 불일치 등을 점검하여 검증할 수 있습니다.

디모아 담당자 2024-09-26 14:27

팀즈는 Azure의 Entra ID기반의 서비스 입니다.

디모아 담당자 2024-09-26 14:30

네 사내 서비스 개발이 필요 합니다.

디모아 담당자 2024-09-26 14:31

기존에 챗봇 서비스를 활용하고 계신 부서나 업무가 있으시다면 AI를 도입합 챗봇 서비스가 도움이 됩니다.

디모아 담당자 2024-09-26 14:28

Azure 구독내에서 내부 데이터를 사용해서 프라이빗하게 구축하여 사용할수 있습니다.

디모아 담당자 2024-09-26 14:24

네. Azure 구독안에서 Azure Open AI를 사용합니다.

디모아 담당자 2024-09-26 14:22

크게 두 가지가 있을 수 있습니다. 정확성: 데이터는 정확하고 신뢰할 수 있어야 하며, 오류나 왜곡이 없어야 합니다. 다양성: 다양한 상황과 케이스를 포함한 포괄적인 데이터가 필요하며, 편향되지 않아야 합니다.

디모아 담당자 2024-09-26 14:24

Azure에서는 데이터 암호화와 액세스 제어를 통해 AI 보안을 강화할 수 있으며, Azure Active Directory로 접근을 안전하게 관리합니다.

디모아 담당자 2024-09-26 14:25