최근 조직 내 다양한 부서와 서비스에서 AI를 활용한 애플리케이션을 도입하여 업무 간소화 등 기업의 운영 효율성을 높이고 있습니다. AI가 기업 운영과 업무 간소화를 크게 개선하고 있지만, 개인정보 및 민감한 데이터 노출에 대한 보안 리스크도 함께 증가하고 있습니다. 이번 글에서는 Google Cloud의 DLP API를 활용해 AI 애플리케이션에서 데이터를 안전하게 보호하는 방법을 알아보겠습니다. AI와 데이터…
최근 MLLM(MultiModal Large Language Model) 기반 서비스 시장이 빠르게 성장하며 큰 주목을 받고 있습니다. 특히 Google이 발표한 Gemini 2.0은 MLLM 기술의 새로운 가능성을 열며, AI 활용 범위를 한층 확장시킬 것으로 기대되고 있습니다. 전통적인 생성형 AI(Generative AI)는 주로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 단일 데이터 타입에 특화되어 있었습니다. 그러나 오늘날의 복잡한 비즈니스 환경에서는 다양한 데이터 형태를…
거버넌스와 셀프서비스 분석의 균형: 이제 둘 다 가능하다! 최근 데이터 시각화와 비즈니스 인텔리전스(BI) 분야에서 ‘거버넌스(Governance)’와 ‘셀프서비스(Self-Service) 분석’의 균형을 잡는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 기업은 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사결정을 위해 엄격한 거버넌스를 필요로 하지만, 동시에 현업 사용자가 원하는 방식으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있는 유연성도 요구됩니다. *데이터 거버넌스 : 데이터 사용에 대한…
Google Cloud는 Hugging Face에서 제공하는 다양한 AI 모델들을 Cloud Run과 GKE라는 서비스를 통해 간편하게 사용할 수 있도록 지원합니다. 관련해 이번 포스팅에서는 Hugging Face의 TGI(Text Generation Inference)를 활용하는 방법을 알아보려 합니다. *Hugging Face는 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 유명한 오픈 소스 커뮤니티이자 플랫폼입니다. 마치 GitHub이 개발자들에게 코드를 공유하고 협업하는 공간이라면, Hugging Face는 AI 모델을 공유하고…
요즘 AI 전환에 대한 관심이 높아지면서 거대 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)과 특정 분야나 작업에 최적화된 소형 언어 모델(Small Language Model, 이하 SLM) 관련 프로젝트를 준비하거나 추진 중인 조직이 많습니다. 사실상 AI 프로젝트를 추진하는 데 필요한 GPU 서버로 구성한 인프라와 MLOps 플랫폼 그리고 이를 운영할 인력을 잘 갖춘 곳은 그리 많지 않습니다. 그렇다고 해서…
25년 많은 조직이 주목하는 AI 관련 키워드는 무엇일까요? 아마 ‘AI 에이전트(AI Agent)’를 많은 이들의 관심이 몰리고 있을 것입니다. Google Cloud Next ’24(이하 넥스트)를 관심 있게 보았다면 아마 “AI 에이전트”라는 용어가 낯설지 않을 것입니다. 넥스트 행사를 통해 다음과 같이 다양한 AI 에이전트를 소개한 바 있습니다. 이 개념을 놓고 거대 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI 기능을…