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

🧑‍💻 요약 프롬프트 체이닝을 활용한 업무 자동화 워크플로우를 중심으로, 단계별 설계 방식과 산업별 활용 사례, 최신 트렌드(AI Agent·비용 최적화·보안 내장)까지 체계적으로 정리하였습니다. 또한 실제 구현 시 필요한 구조화 기법·검증 절차·운영 개선 전략을 포함해, 프롬프트 체이닝 기반 AI 업무 설계의 전체 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 구성되어 있습니다. 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. 프..

<인사이트> FMOps, LLM 시대의 AI 앱 개발 방법론🧑🏻‍💻

🧑‍💻 요약 FMOps의 개념부터 등장 배경, LLMOps와의 차이, 핵심 기술 요소(프롬프트 체이닝·파인튜닝·임베딩·모델 검증), 그리고 플랫폼 계층별 오퍼링까지 전체 구조를 단계적으로 설명합니다. 또한 글로벌 사례와 기술 트렌드를 기반으로 FMOps가 LLM 기반 AI 앱 개발의 표준 운영 방식으로 자리잡는 흐름을 정리했습니다. 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..

<인사이트> 작지만 강한 AI의 진화: 클라우드와 함께하는 sLLM

🧑‍💻 요약 sLLM(Small LLM)은 LLM의 핵심 기능을 유지하면서도 연산 비용과 메모리 요구량을 크게 줄인 경량 모델로, 모바일·엔터프라이즈 환경에서 빠르게 확산되고 있습니다. Phi-3, Gemma, Mistral, LLaMA 3 등 다양한 sLLM들이 클라우드·엣지 환경과 결합하면서 비용 절감부터 개인정보 보호, 빠른 응답속도까지 다양한 측면에서 실제 산업 활용 폭을 넓혀가고 있습니다. 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..

<인사이트> 대규모 언어 모델(LLM)의 현재와 미래

🧑‍💻요약 LLM(대규모 언어 모델)의 시장 성장, 주요 모델 비교, 산업별 활용 사례, 그리고 기업이 LLM을 도입해야 하는 이유를 체계적으로 정리해 AI 트렌드를 한눈에 이해할 수 있도록 제공합니다. 또한 LLM의 향후 전망 및 윤리·프라이버시 이슈까지 균형 있게 다루어 미래 AI 전략 수립에 필요한 인사이트를 제시합니다. 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 ..

<인사이트> AI, 어떻게 진화할 것인가?

🧑‍💻 요약 LLM의 한계를 살펴보고, AI가 SLM·멀티모달·에이전틱 AI로 확장되는 흐름을 현재와 새로운 방향, 미래 단계로 나누어 정리합니다. 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:..

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

🧑‍💻 요약 폐쇄형·개방형 LLM은 라이선스, 보안, 커스터마이징 범위, 기술적 요구사항에서 뚜렷한 차이를 보이기 때문에 기업은 내부 기술 역량·보안 요건·예산에 따라 최적의 모델 전략을 선택해야 합니다. 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 특..