유니포어(Uniphore)는 대화형 AI 및 자동화 전문의 글로벌 기술 선도 기업으로, 핵심 데이터 및 AI 플랫폼의 혁신적인 레이어 X-Stream을 발표했습니다. X-Stream은 지식 서비스를 통해 RAG(검색 보강 생성) 애플리케이션 개발을 간소화하며, 기업들이 도메인 특화 AI 애플리케이션을 활용할 수 있도록 필수 도구, 커넥터 및 제어 기능을 통합합니다.
X-Stream은 AI 준비 데이터를 준비하는 산재된 과정을 단순화하는 통합 오픈 아키텍처를 제공하여, 개발 파이프라인 전반에서 다양한 도구의 필요성을 제거하는 포괄적인 솔루션 역할을 합니다. 유메시 사체드브(Umesh Sachdev) 유니포어 CEO는 "X-Stream은 고객이 데이터를 미세 조정하고 AI 준비 지식으로 변환할 수 있도록 합니다. 이는 유니포어의 상업적 사용에 적합한 소형 언어 모델에 통합되거나 맞춤형 모델 개발에 활용될 수 있습니다. 우리의 데이터 과학자와 엔지니어들은 정확성과 환각 문제를 해결하여 안전성을 보장하고 고객이 AI 주권을 향해 나아가도록 안내합니다"라고 말했습니다.
RAG를 위한 데이터 과제 해결
생성적 AI가 발전함에 따라, RAG 개념—AI가 지정된 데이터베이스에서 정보를 소스로 활용하여 정확한 답변을 제공하는 방식—이 주목받고 있습니다. 기업들은 내부 지식 기반을 활용해 정확하고 환각이 없는 응답을 제공하는 전용 RAG 기반 검색 및 채팅 애플리케이션을 만드는 데 박차를 가하고 있습니다.
하지만 이러한 애플리케이션을 개발하고 확장하는 데는 중대한 데이터 과제가 존재합니다. 필요한 정보는 종종 구조화된 표, 비구조화된 텍스트, 문서, 비디오 등 여러 출처와 형식에 분산되어 있습니다. 기업들은 이 데이터를 통합하기 위해 일반적으로 Fivetran과 같은 여러 구성 요소와 데이터 커넥터를 활용하여 데이터 웨어하우스, ERP, HCM 및 내부 애플리케이션을 연결합니다.
연결된 후, 조직들은 데이터를 청크로 나누고 임베딩으로 변환하여 Milvus, Weaviate 또는 Pinecone과 같은 도구를 사용해 벡터 데이터베이스에 저장하여 RAG 흐름을 활성화해야 합니다. 정확성을 높이기 위해 Neo4j와 같은 그래프 RAG 기능을 추가할 수도 있습니다. 이러한 분산된 접근 방식은 종종 불편해져, 생성적 AI 애플리케이션의 확장 가능성을 달성하기까지 프로젝트 일정이 몇 달씩 늘어지는 경우가 많습니다.
사체드브는 "우리는 엔터프라이즈 데이터 리더들로부터 비디오, 음성, 텍스트 전반에서 더 효율적인 지식 변환 방법이 필요하다는 이야기를 들었습니다. 전통적인 데이터 플랫폼이나 라이브러리에서 벗어나고자 합니다"고 설명했습니다.
이러한 데이터 격차를 메우기 위해 유니포어의 X-Stream은 모든 필요한 도구와 제어 기능을 한곳에 통합하는 일관된 아키텍처를 제공합니다. X-Stream은 200개 이상의 출처로부터 멀티모달 데이터를 수집하고, 지능적 병합 및 변환 과정을 통해 AI 준비 상태로 만듭니다. 초기 처리 후, 데이터 청크를 나누고 임베딩으로 변환한 뒤 벡터 데이터베이스에 저장하여 AI 팀이 관련 데이터에 접근할 수 있게 하고, 유니포어의 산업별 모델 및 RAG 사용 사례를 지원합니다.
또한, X-Stream은 맥락 및 추론이 필요한 지식 그래프를 생성하고, 특정 사용 사례나 산업에 맞춘 모델을 위해 합성 데이터를 만듭니다. 사실 확인 및 청크 출처 정리와 같은 증거 관리 기능도 포함되어 AI 결과에 대한 신뢰성을 향상시킵니다.
이 포괄적인 솔루션은 데이터 준비부터 최종 출력까지 AI 파이프라인을 가속화하여 생산급 RAG 애플리케이션의 빠른 개발을 가능하게 합니다. 사체드브는 "X-Stream은 두 가지 주요 이유로 돋보입니다: 16년간 음성, 비디오, 텍스트의 비구조화 데이터를 다루어온 유니포어의 경험을 활용하며, 다양한 기업 AI 요구를 충족하도록 설계된 통합 플랫폼입니다"라고 덧붙였습니다.
상당한 가치를 제공할 잠재력
X-Stream은 최근 출시되었지만, 사체드브는 이 솔루션이 AI 및 데이터 구성 요소를 최적화하여 최대 8배 빠른 속도로 도메인 특화 생성적 AI 애플리케이션을 배포할 수 있도록 해줄 것이라고 강조했습니다. 이는 고품질, 규정 준수 및 거버넌스의 최고 기준을 준수합니다. "유니포어는 사용 기반 가격 모델을 채택하고 있으며, 고객들은 일반적으로 라이브로 전환한 후 몇 주 안에 4배에서 6배의 투자 수익을 경험합니다"라고 전했습니다.
특히 X-Stream의 일부 기능은 아마존의 Sagemaker, Tonic AI 및 Unstructured.io와 같은 하이퍼스케일러 및 스타트업의 기능과 겹칠 수 있습니다. 이 새로운 솔루션의 확장성은 흥미로운 관찰 대상이 될 것이며, 더 많은 기업이 내부 및 외부 애플리케이션을 위해 생성적 AI를 수용함에 따라 주목받을 것입니다. 유니포어는 DHL, 액센츄어(Accenture), 일반 보험사(General Insurance) 등 1,500개 이상의 기업과 협력하고 있습니다.
가트너(Gartner)에 따르면, 2025년까지 생성적 AI 프로젝트의 30%가 데이터 품질 부족, 불충분한 위험 관리, 또는 비용 상승으로 인해 파일럿 단계 이후 중단될 것으로 예상됩니다.
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