<지식 사전> 프롬프트 체이닝으로 완성하는 AI 업무 자동화, 실전 워크플로우 가이드

안녕하세요, 카카오클라우드입니다.지난 시간에는 프롬프트 체이닝의 기본 개념과 고급 활용 기법, 그리고 산업별 활용 시나리오까지 다뤄보았습니다.오늘은 한 걸음 더 나아가, 프롬프트 체이닝을 실제 업무 자동화에 적용했을 때 어떤 워크플로우가 구성되는지, 그리고 최근 글로벌 트렌드 속에서 주목해야 할 구현 포인트를 함께 살펴보겠습니다. 1. 프롬프트 체이닝, 이제는 ‘업무 설계’의 도구로프롬프트 체이닝(Prompt Chaining)은 단순히 프롬프트를 여러 개 이어 붙이는 방법이 아닙니다.이제는 업무 전체 흐름을 단계별로 쪼개어 설계하고, 각 단계에서 LLM이 최적으로 작동하도록 구성하는 ‘업무 설계 도구’로 발전하고 있습니다.핵심은 복잡한 과제를 잘게 나누어 처리한다는 것입니다.예를 들어, “법률 계약서 검..

<인사이트> FMOps, LLM 시대의 AI 앱 개발 방법론🧑🏻‍💻

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 거대 언어 모델 (이하 LLM, Large Language Model)이 빠르게 기술 시장을 잠식하는 시대에 접어들면서 FMOps (Foundation Model Operations)라는 방법론이 주목받고 있습니다. 기반 모델 (Foundation Model; 줄여서 FM)이라는 용어는 2021년 8월에 스탠퍼드 대학에서 처음 사용된 만큼, 기반 모델이라는 용어를 포함하는 FMOps라는 기술 트렌드는 비교적 새롭게 등장한 기술 트렌드입니다 (LLMOps라고도 칭합니다). 현재 FMOps 시장은 활발하게 형성되고 있으며, 개별적인 단계를 지원하는 플레이어, MS와 같이 풀스택, 엔드 투 엔드 FMOps 플랫폼 구축을 시도하는 플레이어 등... 다양한 사례들이 등장하고 있습..

<인사이트> 작지만 강한 AI의 진화: 클라우드와 함께하는 sLLM

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 요즘 AI에서 빠지지 않는 주제? 바로 LLM(Large Language Model)이죠. GPT나 Claude 같은 모델들이 세상을 변화시키고 있지만, 기업의 입장에서 이런 LLM 모델들을 운영하기엔 많은 컴퓨팅 자원이 필요하기에 부담스러운게 사실입니다. 그래서 등장한 게 바로 sLLM, 즉 '작지만 강한' 경량화된 대규모 언어모델입니다.🧐 sLLM은 LLM의 주요 기능을 유지하면서도 계산 자원, 메모리 요구량, 응답 시간 등을 획기적으로 줄인 모델로, 다양한 산업 분야에서 실용적이고 경제적인 AI 솔루션을 가능하게 하고 있습니다. 이 글에서는 sLLM이 뭔지, 기존 LLM과는 뭐가 다른지, 어떤 회사들이 잘 활용하고 있는지, 그리고 클라우드와 만나면 얼마나 강력해지..

<인사이트> 대규모 언어 모델(LLM)의 현재와 미래

안녕하세요. 카카오클라우드 입니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)은 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받고 있는 기술 중 하나로, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 놀라운 성과를 이루어내고 있으며, 이런 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. LLM의 부상은 주로 두 가지 핵심 요소에 의해 촉진되었는데, 인터넷과 디지털화의 발전으로 많은 양의 텍스트 데이터가 생성되면서 LLM이 학습할 수 있는 충분한 데이터셋이 확보되었고, GPU와 TPU와 같은 고성능 컴퓨팅 자원의 발전으로 이러한 모델의 학습시간이 단축되고, 더욱 복잡한 구조를 가진 모델들이 현실화될 수 있었습니다. 이러한 발전은 다양한 산업의 혁신을 견인했고, 덕분에 LLM의 활용 가능성..

<인사이트> AI, 어떻게 진화할 것인가?

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. AI의 발전 방향과 미래 활용 전망을 심도 있게 분석한 딜로이트의 2025년 3월 보고서 "AI, 어떻게 진화할 것인가?"의 주요 내용을 소개드립니다. 보고서는 대형언어모델(LLM)의 한계에 대해 언급하면서, 향후 AI의 발전은 소형언어모델(SLM), 멀티모달 모델, 에이전틱 AI 세 가지 축으로 이루어질 것이라고 예측하고 있습니다. 1. 현재(Now): LLM의 한계와 과제LLM의 현황 : 많은 기업들이 LLM을 적극적으로 활용하거나 도입을 고려하고 있지만, 대부분은 기존 대형 AI 기업의 모델에 의존.데이터의 중요성: LLM의 성능은 데이터의 질에 크게 좌우되며, 데이터 수집, 정제, 라벨링에 대한 투자가 증가 추세.: 잘못된 데이터로 인한 저품질의 결과가 초래될 수..

<지식 사전> 폐쇄형 VS 개방형 LLM 비교 - 기업 도입 시 어떤 점을 고려해야 할까?

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)의 급속한 발전 속에서 LLM(Large Language Model)은 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 통해 학습된 자연어 처리 모델로 자동 번역, 텍스트 생성, 질의응답 시스템 등 다양한 업무에 활용됩니다.   이러한 LLM은 크게 ‘폐쇄형(Closed)’과 ‘개방형(Open)’ 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 폐쇄형과 개방형이 어떻게 구분되는지 알아보고, 기업 도입 시 두 모델의 특징과 기술적 요구사항 등에 대해 자세히 소개해 드리겠습니다. 1. 기업 도입 시 폐쇄형 LLM과 개방형 LLM은 어떤 차이가 있는가?1) 서비스 전략 및 라이선스 정책 결정기업이 LLM을 활용하려 할 때, 폐쇄..