서비스나우 자체 플랫폼에서 동작합니다.
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기본적으로 서비스나우 LLM을 활용하며, 고객 니즈에 따라 다른 외부 LLM과의 연동도 지원합니다.
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서비스나우 플랫폼 외부의 데이터와 연동도 가능합니다.
자체 Advanced work assignment 기능을 활용합니다.
AI Agent는 각각의 비즈니스 영역에 맞게 생성할 수 있습니다. 서비스나우도 서비스나우게 제공하는 다양한 솔루션 영역(HR, Finacne, etc)에 맞춰 생성되고 있습니다.
인프라 레벨의 구성요소를 답변드릴 수 없음을 양해 바랍니다.
예? 인프라 레벨의 구성요소가 아니라 그들간의 IF에 대한 질문인데요. Anthropic의 Model Context Protocol 을 여쭤본 겁니다
서비스나우 AI 컨트롤러를 통해 다양한 LLM 모델을 지원하고 있습니다.
방금 웨비나에서 설명해주신 것처럼 서비스나우는 다양한 MCP, MCP Server와의 연계를 기본적으로 지원하는 오픈형 플랫폼 구조를 제공하고 있습니다. 관련하여 간단히 설명된 문서(https://www.getguru.com/ko/reference/servicenow-mcp)를 참조하시기 바랍니다.
감사합니다. 제공해주신 Pointerr에서 '지금 당장은 ServiceNow 내에서 MCP 통합이 확인되지 않았습니다.' 라고 답변이 나와 있는데 진행형이라 이해해도 되겠지요
네.. 서비스나우는 다양한 MCP와의 통합을 위해 지속적으로 노력하고 있으며, 계속 발전시켜 나가고 있다고 보시면 됩니다.
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플랫폼 레벨에서의 경쟁 제품이나 솔루션은 없다고 자부하고 있습니다.
서비스나우의 오랜 업력을 통해서 학습된 LLM이라 서비스나우 플랫폼에 최적화되어 있습니다. 호환성은 걱정하지 않으셔도 되겠습니다.
1. Now LLM을 활용하여 Gen AI 기능요소를 구현합니다,. 2. 서비스나우 자체 LLM 및 외부 LLM과 연결도 가능합니다. 3. 설계 및 활용도에 따라 다르나 엔터프라이즈 레벨의 요구조건을 맞추고 있습니다.
자체 LLM이라고 하지만, 아마도 Lama, Deepseek 같은 오픈소스 베이스모델을 가지고 튜닝했을 것 같은데요. 어떤 오픈 모델 베이스일까요
이 부분은 공개적으로 말씀 드릴 수 없음을 양해 부탁 드립니다. (개별적으로 문의 부탁 드립니다.)
1. ServiceNow 기존 VA가 수행하던 지식 검색, 자연어 인식 등의 수준을 넘어서 AI Agent는 LLM에 대한 인식뿐만 아니라 chat GPT와 같이 문제에 대한 해결책 제시, 요약뿐만 아니라 더 나아가서 이와 관련한 가이드를 제공하는 수준으로 발전하였습니다. 2. AI Agent는 기본적으로 서비스나우의 LLM일 기반으로 하고 있습니다. 3. AI Agent의 자동화 작업 성공율이나 정확도를 결국 고객이 얼마나 많은 데이터를 학습 데이터로 제공하고 정확한 프롬프트 언어를 사용하시느냐에 달려 있다고 볼 수 있습니다. 따라서 이와 관련한 객관적인 데이터는 고객사마다 편차가 있을 것 같습니다.
플랫폼 안에서 오케스트레이션 하고 있습니다.
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오케이스트레이션 구조 포함하여 설명 예정입니다 ^^
서비스나우의 최신 AI 기술은 AI Agent 오케스트레이션 기능을 지원하고 있으며, 올해 K25에서는 서비스나우의 AI Agent뿐만 아니라 각 기업이 보유한 AI Agent를 통합하여 관리하는 AI Control Tower의 기능까지 발전시켜 나가고 있습니다. 보다 자세한 내용은 웨비나에서 설명들으실 수 있습니다.^^
모든 경우의 수를 적용 가능합니다. 오늘 세미나에서 전체적인 내용을 들으실 수 있습니다.
AI 기술이 하나로만 이루어지는 것이 아니고, 지금까지 계속 발전되어온 ML, LLM등 최신 기술을 모두 조합하는 형태로 발전해오고 있습니다. 서비스나우는 이러한 최신 AI 기술들을 서비스나우 플랫폼과 다양한 솔루션에 맞춰 최적화된 형태로 관련 기술을 접목해오고 있다고 보시면 됩니다. 보다 자세한 설명은 웨비나 내용에서 서비스나우가 어떻게 AI기술을 접목해오고 있는지 유추해 보실 수 있습니다.
오늘 설명하실 내역에서 답을 얻으실 수 있습니다.
오늘 설명을 들어 보시면 답을 얻으실 수 있습니다 ^^
네 기대하겠습니다
지금은 설문조사 내용이 나옵니다~ 고맙습니다
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