새해에는 기업 내에서 달성할 수 있다고 현재 알고 있는 내용을 재조정한 후 이전에 볼 수 없었던 방식으로 AI가 도입될 것입니다. 지식 그래프 구조화되지 않은 정보를 실행 가능한 지식으로 변환하는 데 연료를 추가하는 복합 AI를 지원하는 것이 최전선이자 중심이 될 것입니다. 다음과 같은 다른 도구와 함께 그래프RAG 그것이 만드는 생성 AI (GenAI) 더욱 효율적으로 AI가 우리 일상 생활에 통합되는 방식을 계속해서 개척할 것입니다.
제너레이티브 AI 모델로 무엇을 할 수 있는지에 대한 현실적인 견해가 복합 AI의 해를 가져올 것입니다
조직은 실제 문제를 해결하기 위해 GenAI의 잠재력을 구현하기 시작했습니다. 새해에는 이전에 볼 수 없었던 방식으로 채택되는 것을 보게 될 것입니다. 그러나 기업 사용자를 위한 AI 채택에 있어서는 모델 자체로는 복잡한 문제를 해결하기에 여전히 충분하지 않습니다. 예를 들어, 인간은 도구를 사용하여 더 똑똑하고 더 효율적이며 계산기, 도서관 및 컴퓨터에 대한 액세스를 통해 더 많은 것을 성취할 수 있습니다. 적절한 도구 없이는 언어 모델이 이 단계, 특히 기업 환경에서 필요한 모든 작업을 수행할 것이라고 기대할 수 없습니다. 복합 AI 워크로드를 지원하는 지식 그래프를 추가하면 시스템을 기업 내에서 광범위하게 활용하고 이점을 얻을 수 있습니다.
GraphRAG를 통한 정보 순위의 혁명
인터넷 초기에는 AltaVista와 Lycos가 주요 검색 엔진이었습니다. 검색 쿼리는 페이지의 모든 단어를 색인화하고 페이지 순위 순서로 결과를 제공합니다. 결국 Google은 다음 방법을 검토하여 이를 재창조했습니다. 페이지는 서로 관련되어 있습니다.. 다른 중요한 페이지가 해당 페이지를 가리키면 페이지가 더 중요해졌습니다. 이 재귀적 규칙은 웹을 그래프로 볼 때만 가능했습니다. 이것이 오늘날 우리가 알고 있는 구글과 페이지 랭크로 귀결되었습니다. 더 나아가 언제 Google은 2012년부터 텍스트 데이터를 지식 그래프로 변환하기 시작했습니다.우리는 사용자가 검색할 때 실제 엔터티에 대한 구조화된 정보를 받는 방식이 발전하는 것을 확인했습니다.
내년에는 인터넷에서 본 것과 유사한 키워드 검색에서 네트워크 및 그래프 구조 기반 검색으로의 진행이 있을 것입니다. 구조화된 표현으로 변환된 텍스트를 기반으로 한 검색은 언어 모델에서도 발생하여 기업에 큰 이점을 제공합니다. GenAI를 진행하면서 GenAI를 활용하는 것과 비슷한 것을 보기 시작했습니다. 조각문서의 모든 단어 또는 모든 부분을 벡터로 변환하여 질문을 가져와 문서의 개별 단어에 매핑할 수 있습니다.
나는 검색의 다음 반복이 지식 그래프와 RAG의 조합을 사용하는 것으로 옮겨갈 것이라고 믿습니다. 이것이 하는 일은 문서를 상호 참조하고 공통점이 있는 것을 빠르게 찾아 쿼리에 응답하는 동안 이를 연결로 연결하는 것입니다. 시간이 지남에 따라 우리가 문서화한 대부분은 구조화된 정보로 변환되어 지식 그래프에 입력되어 검색어를 요청할 때 추론이 이루어질 가능성이 높습니다. 구조화되지 않은 텍스트 정보를 상징적 지식을 위한 구조화된 정보로 신속하게 변환하여 실행 가능하게 만드는 데 중점을 둘 것입니다.
인터넷 인터페이스가 변화하고 있으며, 우리의 일상생활에서는 인력이 생기기 전에 AI가 채택될 것입니다.
Google에서 자란 사람으로서 인터넷 인터페이스가 변화하기 시작하고 있다는 것을 인식하는 것은 피할 수 없습니다. ChatGPT 채택의 증가는 차세대가 인터넷과 통신하는 방법에 대한 주요 메커니즘으로 발전했습니다. 2025년 이후에도 이러한 채택이 계속되면서 광고와 같은 산업이 경쟁 우위를 유지하기 위해 어떻게 진화하는지에 큰 영향을 미칠 것입니다.
대부분의 기술 혁신과 마찬가지로 우리는 이를 개인 생활에 먼저 구현할 것입니다. 나는 우리 일상 습관에 대한 자연스러운 패턴을 추론하고 개발하는 언어 모델을 기반으로 하는 Siri나 Alexa와 같은 개인 비서에서 이런 일이 일어날 것이라고 믿습니다. 사람들이 직장 밖에서 개인적인 도움에 더 많이 의존하는 것을 보기 시작하면서 직장에서 비슷한 보조자를 두는 것에 대한 기대도 뒤따를 것입니다.
기업 내 제너레이티브 AI 구현을 위한 예산 재조정
이제 최고 수준의 AI 과대 광고 주기가 지나갔으므로 사람들은 GenAI에 대한 접근 방식이 훨씬 더 실용적입니다. 지난 1년 반 동안 많은 사람들이 GenAI에 예산의 상당 부분을 지출했으며, IT 공간 및 데이터의 다른 중요한 영역을 뒤로 미뤄 투자가 부족했을 수 있습니다. 따라서 내년에는 더 많은 일을 하기 위해 예산을 더 잘 조정하는 많은 조직을 보게 될 것입니다. 이제 GenAI가 조직에서 어떻게 작동하는지, 작동하지 않는지에 대한 가시성과 노출이 가능해졌으므로 해당 기업은 GenAI와 다른 모든 중요한 이니셔티브 간의 투자 균형을 맞출 수 있습니다.
게시물 2025년 예측: 기업 채택을 위한 복합 AI의 해 처음 등장한 Unite.AI.
