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'버텍스AI'통합검색 결과 입니다. (3건)

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"AI 초보자부터 전문가까지"…구글클라우드의 AI 활용 비법은

구글클라우드가 보다 효율적으로 제미나이, 버텍스AI 등을 활용하기 위한 팁과 성공 사례를 제시했다. 구글클라우드는 23일 'AI 딥다이브(Deep Dive)'를 주제로 '클라우드 테크니컬 시리즈' 세미나를 온라인으로 개최했다. 총 4시간 동안 진행된 이번 행사는 버텍스AI, 제미나이 등 구글 클라우드의 AI서비스를 효율적으로 활용하는 팁과 주요 고객 사례가 소개됐다. 주요 발표자에는 구글클라우드의 개발자 및 솔루션 아키텍트가 참여했다. 첫 번째 세션에서는 제미나이 AI 모델을 위한 효과적인 프롬프트 작성 기법, 생성형 AI 솔루션 설계를 위한 디자인 원칙, 프롬프트 성능을 평가하는 방법에 대해 다뤘다. 발표를 맡은 에르윈 후이젠가 기계학습 개발 옹호자는 AI모델을 보다 정확하고 제대로 활용하기 위해서 작업 목표를 구체적으로 정의해 명확한 지침을 제시할 것을 권했다. 또 마크다운, XML 태그 등으로 프롬프트 구성하는 등 구조화된 형식 사용할 필요가 있다고 조언했다. 후이젠가는 "명확하고 구조화된 프롬프트는 AI 모델의 성능을 극대화하는 핵심"이라며 "모델이 더 나은 결과를 생성할 수 있도록 퓨삿러닝(Few-shot learning) 같은 기법을 활용해야 한다"고 덧붙였다. 스칸더 하나치 솔루션 매니저는 멀티모달AI인 제미나이에 적합한 프롬프트 작성 방법을 다뤘다. 제미나이는 이미지를 비롯해 비디오, 오디오, PDF 등 다양한 데이터를 다룰 수 있으며 최대 200만 토큰에 달하는 긴 컨텍스트 윈도우를 지원한다. 하나치 매니저는 제미나이는 강력한 기능을 갖추고 있지만 이를 제대로 활용하지 못할 경우 비용, 처리 시간, 노이즈 데이터 관리, 보안 등 여러 부분에서 악효과를 일으킬 수 있다고 지적했다. 그는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨텍스트 캐싱으로 반복적인 쿼리 처리 작업을 최소화하고 효율적인 데이터 전처리 작업과 리소스 관리 그리고 데이터 보안 전략을 병행할 것을 조언했다. 마이클 체르투슈킨 수석 기술 솔루션 컨설턴트는 멀티 AI 에이전트 구축 방법과 활용 사례를 소개했다. 그는 랭체인을 활용한 정보 검색, 펑션콜링을 통한 동적 상호작용, 로우코드를 활용한 솔루션 구축 방법 등을 선보였다. 더불어 멀티 에이전트 시스템과 구글 캘린더 API를 통합해 손상된 제품 감지와 유지보수 작업 자동화, 직원 스케줄 최적화를 연계해 물류 운영의 효율성을 향상시킨 사례도 소개했다. 체르투슈킨 컨설턴트는 "멀티 에이전트 시스템은 복잡한 태스크를 분산 처리하고, 에이전트 간의 통신 패턴을 최적화하는 데 유용하다"며 "하지만 비용이나 효율성 등의 문제가 있는 만큼 단일 에이전트와 장단점을 평가해 최적의 서비스를 활용할 필요가 있다"고 설명했다. 멜템 수바시오글루 생성형 AI 솔루션 아키텍트는 버텍스AI의 RAG플레이그라운드를 활용한 파이프라인 구성 및 평가 방법을 다뤘다. 다양한 퍼스트파티 및 서드파티 옵션을 활용한 데이터 수집, 검색, 생성 구성 요소의 맞춤 설정 방법과 파이프라인 비교 기능을 소개했다. 또 버텍스AI와 멀티모달 AI를 활용해 대규모 의료 데이터를 분석하고, 만성 질환 진단과 예후를 예측해 의료 효율성을 향상시킨 사례를 선보였다. 이어 아비셰크 바그와트 솔루션 아키텍트는 데이터 분석도구인 빅쿼리에서 제미나이를 활용해 SQL 쿼리와 데이터 분석을 단순화하는 방법을 시연했다. 데이터를 탐색하고 통찰을 도출하며 데이터 기반 의사결정을 내리는 과정을 시연했다. 리차드 쿰베스와 티파이 아드리아나는 생성형 AI에 대한 기본 개념과 제미나이의 활용 방안을 소개했다. AI를 처음 접하는 초심자를 위한 세션으로 생성형 AI의 개념과 기본 작동 방식과 함께 텍스트, 이미지, 코드 생성과 같은 다양한 데이터 생성 작업에 적용하는 방법이 소개됐다. 에르윈 후이젠가는 "이번 행사가 AI 프로젝트를 한 단계 더 발전시키는 데 실질적인 도움을 주었기를 바란다"며 "앞으로도 구글 클라우드는 최신 기술과 도구를 제공하며 여러분의 성공을 지원하겠다"며 세션을 마쳤다.

2025.01.23 18:12남혁우

"요소 태우는 법?” 구글 버텍스AI 업무 은어도 알아듣는 AI챗봇 만든다

“실제 업무 현장에서는 공식 용어가 아닌 은어를 사용하는 경우가 상당히 많다. 인공지능(AI)이 이런 단어를 알아듣지 못하면 완전히 틀린 답변이 나올 수밖에 없다. 업무나 산업에 맞는 추가 학습은 반드시 필요하다.” HD한국조선해양의 김정섭 AI 연구원은 상무는 27일 서울 중구 장충체육관에서 열린 '구글 클라우드 서밋 서울 2024' 테크 키노트에서 이와 같이 말하며 제미나이를 활용해 현장에 특화한 AI챗봇을 개발한 사례를 소개했다. HD한국조선해양은 조선, 건설장비, 에너지 등을 주력으로 하는 기업으로 생산성 향상, 고객 서비스 품질 제고, 제품 경쟁력 강화를 키워드로 구글 클라우드와 AI기술 개발에 주력 중이다. 최근 오픈한 AI챗봇은 구글의 텍스트 임베딩 모델을 사용해 고객의 의도를 파악하고, 관련 정보를 검색할 수 있는 기능이 적용됐다. 특히 업무 현장에서 사용하는 은어를 제대로 이해할 수 있도록 추가 학습 과정을 거친 것이 특징이다. 김정섭 AI 연구원은 현장에서 상담원에게 문의가 자주오는 은어로 '요소를 태우는 방법'을 소개했다. 요소는 디젤엔진의 배기가스 처리 장치(DPF) 중 하나인 선택적 촉매 감소 기술(SCR)에 쓰이는 요소수를 말한다. 요소를 태운다는 의미는 디젤 엔진에서 요소수 소모가 정상으로 되지 않을 때 DPF의 수동 재생하는 것을 뜻한다. 김 연구원은 “요소를 태우는 방법 등에 대한 질문은 고객사로부터 가장 많이 문의가 오는 질문 중 하나”라며 “하지만 정식 단어가 아닌 만큼 상담원이 참고하는 장비 매뉴얼에는 해당 내용이 존재하지 않는다”고 설명했다. 이어서 “대신 DPF 수동 재생 방법과 같은 공식적인 표현만 존재하는 만큼 기존에 요소 태우는 법을 검색하면 화재발생 등 완전히 다른 내용만 확인할 수 있다”며 “태운다는 단어 때문에 화재만 검색에 걸리는 만큼 상담원에게 제대로 된 도움을 줄 수 없었다”고 설명했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HD한국조선해양은 구글 클라우드의 기계학습 플랫폼 버텍스AI를 이용해 미세조정(파인튜닝) 작업을 수행했다. 구글 클라우드의 버텍스AI를 활용해 챗봇의 기능을 개선하면서 현장 은어 등 비공식적인 언어도 정확하게 이해하고 적절한 응답이 가능해지면서 고객과의 소통 오류를 줄이고 챗봇의 신뢰성을 높일 수 있게 됐다. 김정섭 AI 연구원은 "챗봇의 신뢰도가 높아지면서 기본적인 질문에 자동으로 응답하고, 상담원은 보다 복잡하고 전문적인 문의에 집중하며 전반적인 콜센터의 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다"며 "이러한 변화는 고객 충성도를 높이는데 기여하고 장기적인 비즈니스 성장에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다"고 말했다. 이어서 "이러한 프로젝트를 통해 얻은 경험과 기술적 노하우는 향후 다른 프로젝트로 이어져 기업의 전반적인 AI 전략과 디지털 전환을 가속화할 것"이라고 의미를 부여했다.

2024.06.27 17:44남혁우

"구글클라우드, 생성형 AI 처음부터 끝까지 다 가졌다"

이화영 LG AI연구원 상무, 이경종 엔씨소프트 상무, 김슬아 컬리 대표이사 “구글클라우드는 실리콘, 인프라, 모델, 플랫폼 등 생성형 AI 기술 스택과 전체 플랫폼을 다 직접 관리한다. 다른 파트너의 기술을 빌려쓰지 않는 통합 기술 스택을 보유했다.” 지기성 구글클라우드코리아 사장은 '구글클라우드서밋 서울 2024' 행사에 하루 앞서 열린 26일 기자간담회에서 자사의 생성형 AI 플랫폼 경쟁력을 이같이 밝혔다. 구글클라우드코리아는 27일 서울 장충체육관에서 '구글클라우드서밋 서울 2024' 행사를 개최하고 클라우드와 생성형 AI 기술로 국내 기업의 디지털 전환 가속을 지원하는 비즈니스 전략과 리더십 비전, 제품 혁신 등을 소개했다. 이날 행사에 삼성, HD현대, LG AI 연구소, 엔씨소프트, 컬리, 카카오헬스케어, 코웨이 등이 구글클라우드의 기술을 활용해 빠르게 대규모 혁신을 달성한 성공 사례를 발표했다. 이화영 LG AI연구원 상무, 이경종 엔씨소프트 상무, 김슬아 컬리 대표이사, 김정섭 HD한국조선해양 AI 연구원 등이 기조연설 무대에 올랐다. 지기성 사장은 “기업의 장기적 성공을 위해 조직 전반의 생성형 AI 혁신 이니셔티브에 투자하는 게 중요하지만, 전사적 규모로 도입하기까지 상당한 시간이 소요된다”며 “생성형 AI 시대의 비즈니스 리더로서 구글클라우드의 목표는 기업이 생성형 AI 기술의 가치를 실현하며 기술에 대한 기대감 절정기를 슬기롭게 헤쳐나가도록 지원하는 것”이라고 밝혔다. 지기성 사장은 “구글클라우드는 이미 국내 여러 선도 기업 및 스타트업과 협력해 생성형 AI로 놀라운 성과를 거두고 있다”며 “지식근로자와 코딩 담당자의 생산성 향상, 개인화된 대화형 고객 경험 제공, 다양한 백오피스 프로세스 자동화 등이 대표적 분야”라고 강조했다. 구글클라우드는 이날 행사에서 클라우드 기반의 AI 에이전트를 선보이며 생성형 AI로 다양한 산업 분야의 고객 혁신을 지원하겠다는 비전을 발표했다. AI 에이전트는 이용자의 목표 달성을 지원하며, 멀티모달 정보를 이해할 수 있어 동영상, 오디오, 텍스트 등의 정보를 함께 처리하고 다양한 입력값을 서로 연결해 최적화할 수 있다. 시간에 따른 장기적 학습도 가능해 각종 거래와 비즈니스 프로세스를 원활하게 수행할 수 있다. 구글클라우드가 제시한 AI 에이전트는 고객용 에이전트, 직원용 에이전트, 크리에이티브 에이전트 등이다. 고객용 에이전트는 고객 니즈를 파악하고 제품 관련 정보를 습득하며, 고객과 소통함으로써 궁극적으로 고객이 기업과 더 원활하게 상호작용하도록 지원한다. 뛰어난 고객용 에이전트는 웹, 모바일, 콜센터, 매장관리시스템(POS) 등 여러 채널에서 텍스트, 음성 등 다양한 형태로 작동한다. 직원용 에이전트는 프로세스를 간소화하고, 반복적인 작업을 전담하며, 직원의 질문에 답하고, 중요한 메시지를 편집 및 번역하는 등 모든 직원의 생산성을 향상시키고 더 효율적인 업무를 하도록 지원한다. 크리에이티브 에이전트는 이미지와 발표 슬라이드를 자유롭게 넘나들며 디자이너나 제작팀처럼 이용자와 함께 콘셉트를 모색한다. 구글클라우드는 크리에이티브 에이전트를 구축할 수 있는 강력한 플랫폼과 기술 스택을 제공하고, 마케팅, 음향 및 영상 제작 등 도움을 필요로 하는 모든 크리에이티브 담당자를 위해 에이전트를 구축하고 있다. 지기성 사장은 “작년이 생성형 AI 관련 개념검증(POC)을 진행한 해였다면, 올해는 생성형 AI를 프로덕션 환경에서 활용해 생산성과 매출 증대를 경험하는 사례가 나오고 있다”며 “한 조사 결과에서 국내 기업의 75%는 이미 생성형 AI 관련 사례를 4개 이상 확보했으며, 경쟁우위, 수익률, 직원만족도 등의 이유로 생성형 AI를 도입하려 하고 있다”고 말했다. 그는 “그러나 그중 10%만 ROI를 보일 것으로 여기고 있다”며 “AI 에이전트 시대는 보안, 고객소통, 직원생산성, 코드 개발, 크리에이티브 등에서 에이전트를 잘 조합하고, 관리해 슈퍼 에이전트를 잘 만드는 회사가 승자가 될 것”이라고 강조했다. 기업은 구글클라우드의 AI 최적화 인프라, 모델, 플랫폼 등을 기반으로 에이전트를 구축할 수 있다. 구글클라우드용 제미나이, 구글워크스페이스용 제미나이 등에서 구글 자체 에이전트도 활용할 수 있다. 구글클라우드의 엔터프라이즈 AI 플랫폼인 버텍스AI는 생성형 AI 모델을 검색, 맞춤화, 증강, 배포 및 관리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다. 최신 버전의 제미나이와, 클로드3.5 소넷 같은 파트너사 모델을 포함해 젬마, 라마2, 미스트랄 등 오픈 모델 등 130개 이상의 모델을 이용할 수 있다. 지기성 사장은 “생성형 AI를 대대적으로 도입하려면 실리콘부터 소프트웨어에 이르는 포괄적인 엔드투엔드 기능을 제공하면서, 안전하고 개방적인 엔터프라이즈급 AI 플랫폼이 필요하다”며 “구글클라우드는 AI 스택 전반에 걸쳐 자사 솔루션과 파트너사 솔루션까지 모두 제공하는 유일한 기업”이라고 밝혔다. 그는 “구글클라우드와 파트너의 혁신을 바탕으로 인프라, 칩, 모델, 데이터 솔루션, AI 도구 전반에서 선택권을 제공함으로써, 고객이 새로운 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 적극 지원한다”고 강조했다.

2024.06.27 10:01김우용

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