Generative AI Agents

Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Generative AI Agents는 강력한 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 고객사가 보유 중인 데이터와 결합하여 다양한 엔터프라이즈 지식 기반을 쿼리할 수 있도록 지원하는 서비스입니다. 곧 출시 예정인 OCI Generative AI Agents는 사용자가 최신 데이터에 직접 액세스하여 활용할 수 있는 자연어 인터페이스를 제공합니다.

OCI Generative AI Agents를 선택하는 이유

  • 엔터프라이즈 지식 기반과 직접 '대화'하기

    누구나 자연어로 엔터프라이즈 데이터 저장소를 쿼리할 수 있는 대화형 인터페이스를 활용해 보세요.

  • 늘 최신 데이터 활용하기

    시시각각으로 변화하는 엔터프라이즈 데이터 저장소로부터 동적인 실시간 응답을 도출합니다.

  • 내장형 에이전트로 실용적 결과 도출

    엔터프라이즈 비즈니스 애플리케이션 및 프로세스용 커스텀 AI 에이전트를 직접 개발하고 임베드할 수 있습니다.

  • 검색 확장

    RAG with OpenSearch 및 Oracle Database 23ai의 AI Vector Search 기능을 활용하여 원하는 결과를 더욱 빠르게 도출할 수 있습니다.

OCI Generative AI Agents의 작동 방식

OCI Generative AI의 의 작동 방식 기술 다이어그램, 하단 세부정보

  1. 입력

    다이어그램의 왼쪽에는 '입력'이라는 텍스트 아래에 사용자를 나타내는 사람 아이콘이 표시되어 있습니다.
    1. 사용자의 자연어 요청이 인코딩을 위해 Generative AI 에이전트로 전송됩니다. 에이전트는 해당 요청을 엔터프라이즈 데이터 저장소로 전송합니다.

  2. Generative AI Agent

    왼쪽에서 오른쪽을 가리키는 파란색 화살표가 다이어그램의 다음 섹션으로 독자를 안내합니다. 이 섹션의 제목은 'Generative AI Agent'입니다. 클라우드 데이터베이스를 나타내는 아이콘에서 시작된 작은 검은색 화살표가 그 오른쪽의 인공지능을 나타내는 아이콘을 가리키고 있습니다. 두 아이콘 아래에는 다음과 같은 문구가 쓰여 있습니다. Generative AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 쿼리의 내용을 이해한 뒤, 다음과 같은 목표들을 달성하기 위한 계획을 수립하고 실행합니다:
    1. 1. 지식 기반에서 관련 문서를 검색합니다
    2. 2. 의미적 관련성을 기준으로 문서들 간의 순위를 재조정합니다
    3. 3. 상위로 분류된 문서들과 사용자의 쿼리 내용을 결합하여 논리적인 응답을 작성합니다
    4. 4. 작성된 응답을 사용자에게 전송합니다

  3. 출력

    다음은 왼쪽에서 오른쪽을 가리키는 두 번째 파란색 화살표가 다이어그램의 세 번째이자 마지막 섹션으로 독자를 안내합니다. 마지막 섹션의 제목은 '출력'이고 응답을 작성 중인 챗봇을 나타내는 아이콘이 표시되어 있습니다. 아이콘 아래에는 다음과 같은 문구가 쓰여 있습니다.
    1. 사용자는 생성된 응답과 응답을 생성하는 과정에서 사용된 참조 문서에 대한 정보를 함께 받아볼 수 있습니다.

OCI Generative AI Agents 사용 사례

콜 센터 최적화

답변의 정확도 및 쿼리 해결량을 높임으로써 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

신속한 법률 조사

법원 기록 데이터베이스를 직접 검색하는 대신 AI와의 대화를 통해 원하는 답을 더욱 빠르게 찾을 수 있습니다.

수익 인텔리전스

보고서를 직접 열람하는 대신 자연어 질문을 통해 고객의 구매 내역과 트렌드를 파악해 보세요.

적합한 인재 채용

데이터베이스 쿼리를 작성하는 대신 자연어를 입력함으로써 적합한 채용 대상자를 더 쉽게 검색할 수 있습니다.

OCI Generative AI Agents 고객 의견

“Oracle의 Generative AI Agents RAG 서비스의 베타 출시는 진정한 게임 체인저입니다. 이 혁신 기술을 TPXimpact의 고객사들에게도 하루빨리 선보일 수 있기를 기대하고 있습니다. OCI 기반 생성형 AI 전략은 다양한 산업 분야의 고객사들이 새로운 잠재력을 일깨울 수 있는 토대가 되어 줄 것이기 때문이죠. 예를 들어, RAG 기술을 구현하는 것은 인사, 재무, 보건의료 분야의 정형 및 비정형 데이터 소스에 저장된 데이터 및 지식 기반에 보다 빠르고 스마트하게 액세스할 수 있는 시스템을 구축하기 위한 필수 요소입니다.”

Antony Heljula
TPXimpact, Technology Director

“검색 증강 생성(RAG) 기술은 AI 모델이 다양한 정보 및 관점에 액세스하여 보다 창의적이고 일관적인 결과를 도출하는 데 도움을 줍니다. 보고서 작성, 마케팅 자료 작성, 창조적 글쓰기 등의 콘텐츠 제작 작업에 특히 유용하죠. 고객 서비스 기업은 Oracle RAG를 활용하여 차원이 다른 효율성을 달성하고, 챗봇과 가상 비서를 개선하고, 고객별 상호 작용을 개인화하고, 고객 문의를 신속 정확하게 해결할 수 있습니다.”

Imran Azhar Sheikh
Abu Dhabi Media Network, Head of Artificial Intelligence

2024년 1월 23일

생성형 AI의 미래: 기업이 반드시 알아야 하는 것들

Oracle Cloud Infrastructure, Senior Vice President, Greg Pavlik

첨단 GPU가 결합된 강력한 클라우드 인프라의 출현으로, 인류는 AI를 통해 기술의 한계선을 넓힐 수 있었습니다. 지난 한 해 동안 인터넷의 방대한 데이터를 학습 및 재학습한 생성형 AI 모델의 역량은 가히 놀라웠습니다. 이제는 생성형 AI가 텍스트를 생성하고, SQL 쿼리를 생성하고, 코드를 작성하고, 아트워크를 창작하고, 제품을 지원하는 시대가 왔습니다. 모두 불과 몇 년 전에는 불가능해 보였던 것들이죠. 이러한 특징을 보며, 생성형 AI를 통해 생산성과 수익을 개선할 수 있다는 엄청난 잠재력을 포착한 기업 경영진들은 상상력을 발휘하는 데 여념이 없습니다.

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