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genaiops

LLM을 더 정확하게, 믿음직스럽게! RAGOps 최근 AI 피드에서는, AI 기술의 발달과 패러다임의 변화를 반영하여 새롭게 정의한 프레임워크, 프로세스 등을 소개해 드리고 있습니다. MLOps의 연장선에서 새롭게 접할 수 있는 개념으로 GenAIOps와 LLMOps를 소개해 드렸는데요. 혹시, 아직 보지 못하셨거나 가물가물하신 분들도 있을 것 같아 잠시 소개해 봅니다.👉 생성형 AI 도입에 맞는 MLOps? 더 세분화해서 GenAIOps! 👉 LLM 기반 개발을 생각하세요? 그럼 LLMOps를 기억하세요!이번 [AI, 더 쉽게]는 앞서 소개한 GenAIOps, LLMOps처럼 MLOps에서 출발하지만, 새로운 개념에 관해 이야기해 보려 하는데요. 바로 RAGOps입니다. GenAIOps나 LLMOps는 그 이름에서부터 개념에 대한 짐작이 가능했는..
생성형 AI 도입에 맞는 MLOps? 더 세분화해서 GenAIOps! AI가 다양한 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있는 가운데, AI 기술의 발전은 더욱 가속화되고 있습니다. 특히 생성형 AI는 놀라운 가능성을 보여주고 있는데요. 각 산업 분야에서 AI를 비즈니스 프로세스를 혁신하는 도구로 인지하면서 도입 규모와 방향 모두 다양합니다. 이제 우리는 새로 출시되는 제품들이 온디바이스AI일 것이라는 기대를 자연스럽게 하고 있지요.하지만, AI의 잠재력을 최대한 활용하려는 각 산업의 움직임에 적절한 방식이 적용되어 있을까요? AI 피드에서 자주 언급해 왔던 내용이지만, AI를 도입하는 과정에는 적절한 개발, 배포 및 운영 체계가 필요합니다. 그래서 DevOps의 개념을 AI에 적용해 나가, 이제는 'GenAIOps'라는 개념이 나오게 되었는데요. 이번 AI 피드에서는 이 ‘Ge..