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지식공장

AI 에이전트

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에이전트 컴퓨팅은 자율 에이전트를 사용하는 컴퓨팅 접근 방식입니다. 이러한 에이전트는 특정 목표와 작업을 가진 컴퓨터 프로그램으로 구성되어 독립적으로 의사 결정을 내리고 작업을 수행할 수 있으며, 에이전트 컴퓨팅의 핵심 개념은 자율성, 사회성, 반응성, 능동성입니다. 자율성은 에이전트가 외부의 개입 없이 작동할 수 있음을 의미합니다. 사회성은 에이전트가 다른 에이전트 및 환경과 상호 작용할 수 있음을 의미합니다. 반응성은 에이전트가 환경의 변화에 반응할 수 있음을 의미합니다. 능동성은 에이전트가 목표를 달성하기 위해 능동적으로 행동할 수 있음을 의미합니다.

AI 에이전트는 에이전트 컴퓨팅의 구체적인 구현으로, AI 에이전트는 디지털 전문 지식을 실행하는 메커니즘인 역할의 인스턴스 역할을 합니다. 핵심 구성 요소에는 지식 기반, 추론 엔진, 특정 작업에 특화되도록 설계된 상호 작용 인터페이스가 포함됩니다. 지식 기반은 대량의 정형 및 비정형 정보와 지식을 저장합니다. 추론 엔진은 특정 문제에 대한 해결책을 제공하기 위해 이 지식을 처리하고 분석하는 역할을 담당합니다. 반면에 상호작용 인터페이스는 사용자가 AI 에이전트와 상호작용할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

RAR(retriver aurgument reasoning)과 RAG(retriver aurgument generator)는 AI 에이전트의 핵심 기술로, RAR은 지식 기반에서 관련 정보를 검색한 다음 추론 엔진에서 분석 및 처리하여 가능한 솔루션을 생성하고, RAG는 RAR의 결과를 기반으로 설득력 있고 논리적인 솔루션을 생성합니다. 의 결과를 바탕으로 설득력 있고 논리적인 논거를 생성하여 이러한 솔루션을 뒷받침합니다.

AI 에이전트의 주요 역할은 지식 관리 및 의사 결정 지원을 제공하는 것입니다. AI 에이전트를 활용하면 조직은 내부 및 외부의 비정형 지식을 효과적으로 관리하고 지식 습득 및 활용의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 기업이 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고 의사 결정의 효율성과 품질을 개선할 수 있도록 맞춤형 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다.

전반적으로 AI 에이전트는 기업이 효과적인 지식 관리와 효율적인 의사 결정 지원을 달성하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. AI 에이전트를 도입함으로써 기업은 지식 습득 및 활용의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 의사 결정의 효율성과 품질을 개선하여 비즈니스 실행 수준에서 AI가 실질적인 역할을 수행하고 궁극적으로 기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다.

글로벌 LLM

글로벌 브레인은 혁신 허브에서 제공하는 강력한 도구로, 점점 더 상호 연결되고 지식이 중심이 되는 세상에서 조직이 성공하는 데 도움이 되는 방대한 지식과 전문성을 한데 모은 네트워크입니다. 이 개념은 기업의 비즈니스 성장과 발전에 기여할 수 있는 다양한 정보와 전문 지식을 포함하여 기업 외부에 존재하는 집단적 지혜와 지식을 의미합니다.

혁신 허브는 글로벌 두뇌라는 거대한 언어 모델에 대한 강력한 인터페이스를 제공합니다. 이 인터페이스에서는 생성형 대규모 언어 모델, 이미지 기반 AI 엔진, 음성 AI 엔진, 번역 AI 엔진, 전문 도메인을 위한 대규모 언어 모델 등 다양한 리소스를 찾을 수 있습니다. 이러한 리소스는 시장 동향, 업계 인사이트, 고객 행동 및 주제 영역에 대한 모든 유형의 지식을 기업에 제공하며, 이는 매우 포괄적입니다.

글로벌 브레인은 기업이 집단 지식 기반에 기여하는 방대한 개인 및 조직 네트워크를 활용할 수 있는 지식 생태계를 구축할 수 있도록 협업 및 정보 교환을 위한 경로를 제공합니다. 이는 글로벌 커뮤니티의 새로운 아이디어와 관점을 탐구하도록 장려함으로써 회사 내 학습과 혁신의 문화를 촉진합니다.

또한 글로벌 브레인은 기업에게 산업과 부문의 최신 개발 및 동향에 대한 최신 정보를 제공합니다. 이를 통해 변화하는 시장 상황과 고객의 니즈에 빠르게 적응하고 대응할 수 있습니다. 글로벌 브레인의 힘을 활용하면 기업은 실시간 정보와 인사이트에 액세스하여 의사결정 프로세스에 정보를 제공하고 전략적 성장을 도모할 수 있습니다.

다양한 빅 언어 모델을 연결하여 광범위한 전문 지식, 인사이트 및 정보에 액세스할 수 있도록 혁신 허브에서 제공하는 글로벌 브레인 인터페이스는 혁신을 촉진하고 디지털 전환을 추진하며 전략적 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 글로벌 브레인을 활용함으로써 기업은 조직의 경계를 넘어 방대한 지식과 전문 지식 네트워크를 활용하여 점점 더 연결되고 지식이 중심이 되는 세상에서 성공할 수 있습니다.

전반적으로 혁신 허브에서 제공하는 글로벌 브레인 빅 언어 모델 인터페이스는 조직이 특정 비즈니스 과제를 해결하고, 디지털 업무를 추진하고, 실시간 정보와 인사이트를 확보하여 의사 결정 프로세스를 알리고, 전략적 성장을 추진하고, 회사 내에서 지속적인 학습과 개발 문화를 조성하는 데 필요한 지식을 조직 외부에서 얻을 수 있도록 지원하는 강력한 기능입니다.

온톨로지

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요구 사항 엔지니어링에서 비즈니스 온톨로지의 중요성은 무시할 수 없습니다. 요구 사항 엔지니어링은 비즈니스 모델의 디지털 트윈을 달성하기 위해 요구 사항을 포괄적으로 추적하고 구현하는 엔지니어링 접근 방식입니다. 비즈니스 온톨로지는 이 프로세스에서 핵심적인 역할을 합니다. 비즈니스 온톨로지는 개념, 관계 및 규칙을 포함한 비즈니스 도메인 지식을 체계적으로 표현한 것입니다. 온톨로지 모델은 회사의 지식 자산을 조직하고 관리하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공하는 핵심 지식 지도입니다.
본질적으로 비즈니스 온톨로지는 체계적이고 조직적인 방식으로 비즈니스 세계를 정의하는 방법입니다. 여기에는 비즈니스, 계획, 운영, 회사가 관심을 갖는 생태 및 환경과의 상호작용에 대한 모든 핵심 개념은 물론 데이터, 메타데이터, 모델, 메타모델, 메타모델의 모델의 모든 지식 의미와 연관성을 포함한 개념의 관계가 포함됩니다. 비즈니스 온톨로지의 주요 목적은 조직 전체에서 사용할 수 있는 비즈니스 도메인에 대한 공통 언어와 이해를 제공하는 것입니다. 비즈니스 온톨로지 모델은 비즈니스 요구사항의 내부 논리와 관계를 명확하게 드러내어 비즈니스 요구사항을 정확하게 포착하고 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.
KM에서 비즈니스 온톨로지를 사용하면 첫째, 지식을 쉽게 찾고 사용할 수 있는 방식으로 정리하는 데 도움이 됩니다. 온톨로지는 정보를 정리하기 위한 명확한 구조를 제공하므로 특정 지식을 쉽게 탐색하고 찾을 수 있기 때문입니다. 둘째, 온톨로지는 지식의 일관성과 정확성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 온톨로지는 비즈니스 맥락 내에서 주요 개념과 관계를 정의함으로써 모든 사람이 이러한 개념에 대해 동일한 정의와 이해를 사용하도록 도와줍니다. 이는 비용이 많이 드는 실수로 이어질 수 있는 혼동과 오해를 방지하는 데 도움이 됩니다.
또한 비즈니스 온톨로지는 조직 내 협업과 커뮤니케이션을 개선하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 도메인에 대한 공통 언어와 이해를 제공함으로써 여러 팀과 부서가 함께 일하고 지식을 더 쉽게 공유할 수 있습니다. 이는 보다 효율적이고 효과적인 의사 결정과 비즈니스 전반의 더 나은 성과로 이어질 수 있습니다.

요구사항마이너

요구사항 마이닝은 비즈니스 문서를 심층적으로 분석하고 이해하여 잠재적인 요구사항과 과제를 파악함으로써 기업이 보다 효과적인 전략과 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕는 지식 팩토리의 중요한 부분입니다. 요구사항 마이닝은 방대한 양의 정보에서 핵심 사항을 파악하고 조직이 효율성을 개선하고 위험을 줄이며 경쟁 우위를 높이는 데 도움이 되는 귀중한 인사이트를 제공하므로 그 중요성을 무시할 수 없습니다.

요구사항 마이너는 대규모 언어 모델링 기법을 사용해 다양한 비즈니스 문서의 콘텐츠를 정리하고 벡터화하는 온톨로지 모델을 기반으로 요구사항 마이닝을 구현하는 데 사용되는 도구입니다. 이를 통해 관련 정보를 추출하고 중복되거나 오래된 콘텐츠를 제거할 뿐만 아니라 나머지 정보를 일관되고 구조화된 방식으로 정리합니다. 따라서 모든 이해관계자가 이러한 문서에 쉽게 액세스하고 이해할 수 있어 생산성이 향상됩니다.

요구사항 마이너는 다양한 방식으로 유용합니다:

첫째, 요구사항 마이너는 조직이 요구사항 문서를 분석하고, 비즈니스 모델을 일치시키고, 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 기능은 조직이 고객의 요구를 더 잘 이해하고 충족하여 고객 만족도와 충성도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

둘째, 요구사항 마이너는 다양한 출처의 정보를 통합하여 불일치나 모순을 제거할 수 있습니다. 이 기능은 조직 내 협업의 효율성을 개선하고 정보의 정확성과 일관성을 보장하는 데 매우 중요합니다.

다시 말하지만, 요구사항 마이너는 직원들이 준수해야 할 규정 문서와 외부 표준을 해석하고 문서의 특정 정보가 비즈니스 모델과 어떤 관련이 있는지 신속하게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 이 기능은 조직이 규정을 준수하고 규정 준수 위험을 피하며 좋은 비즈니스 평판을 유지하는 데 매우 중요합니다.

전반적으로 수요 마이너는 조직이 고객의 요구를 더 잘 이해하고 충족하며, 내부 협업의 효율성을 높이고, 규정 준수 위험을 줄여 경쟁력과 시장 입지를 강화하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 따라서 조직은 비즈니스 효율성과 효과를 개선하기 위한 중요한 수단으로 수요 채굴자를 최대한 활용해야 합니다.

전문가 SLM

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기업의 로컬 두뇌에 비유되는 전문 영역의 소규모 언어 모델(SLM)은 기업 내 딥러닝과 지능형 의사 결정의 핵심 동인으로, SLM은 기업의 산업, 고객 요구 및 내부 운영에 대한 깊은 이해를 제공하여 글로벌 두뇌의 비즈니스별 이해 부족을 보완하는 독특한 방식으로 작동합니다.

SLM 구축은 다양한 측면을 포함하는 복잡한 과정입니다. 먼저 회사의 제품, 서비스, 프로세스, 시장 역학에 대한 깊은 이해를 포함하는 포괄적인 비즈니스 온톨로지를 개발하여 로컬 브레인의 토대를 구축합니다. 그런 다음 다양한 부서의 전문가들이 각자의 전문 지식과 기술을 비즈니스 온톨로지에 통합하여 업계와 고객의 뉘앙스를 정확하게 포착합니다. 또한 회사의 프로세스와 워크플로를 온톨로지에 매핑하여 미묘한 비즈니스 모델을 생성함으로써 회사의 운영 방식을 포괄적으로 이해할 수 있게 됩니다. 마지막으로 네이티브 브레인은 고객 상호 작용, 판매 데이터, 운영 메트릭 등 회사 내의 풍부한 데이터 소스를 활용하여 회사의 비즈니스와 관련된 인사이트를 이해하고 생성할 수 있는 대규모 언어 모델을 학습시킵니다.

SLM 로컬 브레인은 글로벌 브레인을 보완하여 기업에 보다 타겟팅되고 효과적인 솔루션을 제공합니다. 기업의 비즈니스 요구 사항에 대한 심층적인 이해를 제공할 뿐만 아니라 기업의 목표 및 특정 요구 사항에 부합하는 인사이트와 솔루션을 생성합니다. 이를 통해 글로벌 브레인에 대한 과도한 의존의 위험을 줄이고 제공되는 지식과 조언이 정확하고 기업의 요구와 더 관련성이 높은지 확인할 수 있습니다.

동시에 SLM 로컬 브레인은 회사 내 전문성 구축과 혁신의 핵심 원동력입니다. 직원들이 자신의 지식과 인사이트를 회사의 지식 기반에 기여하도록 장려하여 회사의 경쟁력을 더욱 강화합니다.

전반적으로 SLM(Small Language Models) 전문 분야용 로컬 브레인은 기업이 지능형 의사 결정 능력을 향상시키고 내부 전문 지식 축적과 혁신을 촉진하며 비즈니스 경쟁력을 향상시키는 데 중요한 도구입니다. SLM 로컬 브레인의 강력한 기능을 통해 기업은 고객의 요구를 더 잘 이해하고 충족하며 신속하고 건강한 비즈니스 발전을 이룰 수 있습니다.

지식 마이너

Knowledge Miner는 요구 사항 엔지니어링에서 핵심적인 역할을 하는 Knowledge Factory의 필수적인 부분입니다. 요구 사항 엔지니어링이 요구 사항을 포괄적으로 추적하고 구현하기 위한 엔지니어링 접근 방식이라면 Knowledge Miner는 대규모 언어 모델에서 핵심 지식을 추출하기 위한 도구입니다.

지식 마이너의 주요 임무는 다양한 대규모 언어 모델에서 특정 비즈니스 문제에 유용한 지식을 추출하는 것입니다. 이러한 지식은 비즈니스 의사 결정권자가 문제를 더 잘 이해하고, 해결책을 찾고, 미래의 비즈니스 트렌드를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 지식 마이너는 고객 라이프사이클 가치 계산과 관련된 신경망 알고리즘 및 프로그램의 소스 코드를 추출하여 기업이 고객의 가치를 보다 정확하게 평가할 수 있도록 도울 수 있습니다.

지식 마이너의 중요성은 조직의 의사 결정의 효율성과 정확성을 향상시키는 능력에 있습니다. 첫째, 지식 마이너는 대규모 언어 모델에서 관련 지식을 빠르고 효율적으로 추출할 수 있기 때문에 많은 수동 조사 및 분석 시간을 절약할 수 있습니다. 둘째, 지식 마이너는 하나의 솔루션뿐만 아니라 여러 두뇌로부터 다양한 답변을 추출할 수 있기 때문에 더 많은 솔루션 옵션을 제공할 수 있습니다. 마지막으로, 지식 마이너는 빅데이터와 머신러닝을 기반으로 지식을 추출하기 때문에 기존의 수동 분석보다 더 정확하고 포괄적이므로 의사 결정의 정확성을 높일 수 있습니다.

지식 마이너는 마이닝 시나리오와 솔루션 구조를 정의하여 작동합니다. 마이닝 시나리오는 구체적인 목표와 목적을 정의하고, 솔루션 구조는 채굴된 지식을 일관성 있고 읽기 쉬운 솔루션으로 정리하는 질문 구조입니다. 각 솔루션 구조는 해당 문제에 대한 힌트 노드 집합으로 구성되며, 각 힌트 노드는 질문의 맥락적 배경과 구체적인 질문으로 구성됩니다.

지식공장

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지식 공장 카테고리는 온톨로지 모델을 핵심으로 하며, 인공지능 기술의 도움으로 기업 전용 도메인의 언어 모델 및 다양한 유형의 대규모 언어 모델과 결합하여 지식 마이닝 및 문서 마이닝 및 기타 관련 지식 탐색을 지원하는 기타 수단을 달성합니다. 지식 팩토리의 목적은 요구 사항 엔지니어링에 필요한 모든 관련 지식과 정보를 채굴하고 활용하는 것입니다.
지식 팩토리의 주요 기능 중 하나는 대량의 데이터, 문서 및 정보를 수집하고 활용하는 것입니다. 지식 팩토리는 자연어 처리와 같은 고급 기술을 사용하여 다양한 지식 소스에서 가치 있는 인사이트와 지식을 채굴하고 추출할 준비가 되어 있습니다. 이러한 방식으로 요구사항 엔지니어링 프로세스는 정확한 최신 정보를 기반으로 하여 개발되는 솔루션의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
또한 지식 팩토리는 획득한 지식을 분석하고 정리함으로써 비즈니스에 대한 체계적이고 포괄적인 이해를 제공하여 잠재적인 개선 기회를 파악하고 혁신적인 전략을 개발하며 효과적인 솔루션을 만드는 데 사용할 수 있습니다.