사용 사례

엔터프라이즈 데이터에 대한 질문 답변

LLMs 및 기타 파운데이션 모델은 대규모 데이터 코퍼스에 대해 사전 훈련되어 많은 자연어 처리(NLP) 작업에서 잘 수행할 수 있습니다. 그러나 대부분의 파운데이션 모델 및 LLMs은 정적이며 사전 훈련되어 신규, 전문 또는 독점 주제에 대한 질문에 정확하게 답변하는 능력을 제한합니다. 프롬프트 기반 학습을 사용하면 LLM의 강력한 NLP 및 텍스트 생성 기능을 활용하여 엔터프라이즈 데이터에 대해 더 풍부한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

빠른 생성형 AI 프로토타이핑

기본적으로 솔루션은 다양한 모델 공급자 및 사용 사례와 함께 제공됩니다. 사용하기 쉬운 배포 마법사를 통해 고객은 사전 구축된 사용 사례를 배포하여 다양한 생성형 AI 프로토타입 및 워크로드를 신속하게 실험할 수 있습니다.

다중 LLM 비교 및 실험

LLMs 성능이 다르며 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 한 LLM이 다른 LLM보다 애플리케이션에 더 적합할 수 있습니다. 성능, 정확성, 비용, 창의성 또는 기타 여러 요인과 관련된 이유 때문일 수 있습니다. 이 솔루션을 사용하면 여러 사용 사례를 빠르게 배포하여 필요에 맞는 구성을 찾을 때까지 다양한 구성을 실험하고 비교할 수 있습니다.