AI 기술 도입의 어려움과 해결책
고급 AI 기술을 채택하는 것은 기술적 복잡성과 구현 비용 때문에 조직에 큰 도전을 제기합니다. 그러나 노코드 플랫폼은 이러한 문제를 해결할 수 있는 유망한 솔루션으로 부상하고 있습니다. 프로그래밍 지식 없이도 AI 시스템을 개발할 수 있어 비전문가도 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있게 합니다.
- 기술 도입 초기 단계에서 발생하는 문제를 해결하는 데 노코드 플랫폼이 핵심 역할을 수행합니다.
- 이러한 플랫폼은 IT 부서의 부담을 덜어주며, 빠른 프로세스 셋업이 가능합니다.
노코드 플랫폼의 성장과 AI 민주화
2025년까지 약 70%의 애플리케이션이 로우코드 또는 노코드 플랫폼을 사용할 것으로 예상되며, 이는 AI 기술의 민주화에 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, LLM은 텍스트, 이미지, 비디오 등의 새로운 콘텐츠를 생성하는 생성 AI와 다양한 데이터 형태를 통합하는 멀티모달 AI에 혁신적인 변화를 가져왔습니다.
- 노코드 플랫폼은 다양한 인더스트리에서의 AI 활용을 용이하게 합니다.
- 이러한 변화는 중소기업에도 AI 기술 적용의 문을 열며, 비용 절감에 기여합니다.
LLM 기반 멀티 에이전트 시스템의 발전
LLM 기반의 멀티 에이전트 시스템(MAS)은 여러 자율 에이전트가 복잡한 작업을 자연어로 협력할 수 있게 하여 AI의 능력을 더욱 향상시켰습니다. 다양한 데이터 유형의 이해를 높이는 멀티모달 학습 기법을 채택하여 AI 시스템의 유연성과 효율성을 강화하고 있습니다.
- 자연어 처리 능력 향상은 사용자와 AI 간의 상호작용을 최적화합니다.
- 멀티 에이전트 시스템은 시장 조사, 고객 지원 등 여러 분야에서 적용 가능합니다.
삼성 SDS의 멀티모달 LLM 기반 MAS 개발
삼성 SDS 연구진은 노코드 플랫폼을 사용하여 비즈니스 프로세스에 AI 통합을 간소화한 멀티모달 LLM 기반 MAS를 개발했습니다. Flowise 등의 도구를 사용해 멀티모달 LLM, 안정적 확산을 통한 이미지 생성, RAG 기반 MAS를 통합했습니다. 이는 비전문가와 중소기업을 위한 효율성과 접근성을 향상시킵니다.
- 삼성 SDS의 접근 방식은 AI 통합의 복잡성을 크게 줄입니다.
- 이러한 시스템은 다양한 산업에서 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.
클라우드 기반의 멀티모달 시스템 구현
Flowise 플랫폼을 사용한 멀티모달 LLM 기반 MAS의 구현은 클라우드에서의 설정, API 키의 안전한 관리, OpenAI 및 Stable Diffusion과 같은 외부 서비스의 통합을 포함합니다. 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 하이브리드 관계형 및 NoSQL 데이터베이스 시스템을 사용합니다.
- 클라우드 기반의 아키텍처는 확장성 있는 데이터 처리 환경을 제공합니다.
- 보안 관리는 민감한 데이터의 안전한 처리를 보장하는 핵심 요소입니다.
다양한 사용 사례를 통한 시스템 평가
이 시스템은 이미지 분석, 코드 생성, RAG 기반 검색, 이미지 및 비디오 생성 등 다양한 사용 사례를 통해 평가되었습니다. 에이전트 협업을 통해 불완전한 코드 이미지를 처리하고, 품질을 검토하며, RAG 지식과 외부 소스를 통해 답변을 검색합니다.
- 시스템의 다용도성은 여러 산업에서 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
- 협력적 접근 방식은 문제 해결 속도를 높이고 정확성을 강화합니다.
결론: AI의 비즈니스 활용과 실질적 이점
이 연구는 노코드 플랫폼을 사용하여 기업의 AI 채택을 단순화하는 멀티모달 LLM 기반 MAS를 소개합니다. 전문 개발 팀의 필요성을 줄이고 코드 생성, 이미지 및 비디오 생성, RAG 기반 질의 응답과 같은 작업을 자동화합니다. 이는 AI의 실질적인 비즈니스 이점을 강조하며, 커스터마이징, 데이터 처리 및 에이전트 간의 통신 개선이 필요함을 인정합니다.
- 자동화는 인력 비용 절감과 동시에 생산성을 향상시킵니다.
- 향후 도입 시 커스터마이징 기능은 다양한 비즈니스 요구에 유연하게 대응하도록 합니다.
출처 : 원문 보러가기
