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Databricks Blog2026년 5월 1일
AI 애플리케이션: 도구, 사용 사례 및 플랫폼
영어 원문을 AI가 번역했습니다. 영어로 보기
요약
AI 애플리케이션은 네 가지 역량 계층에 걸쳐 있으며, 각 계층은 고유한 데이터 요구 사항과 평가 프레임워크를 가집니다. 기업 배포는 부적절한 데이터 인프라로 인해 종종 지연됩니다. 프롬프트 엔지니어링부터 사전 학습에 이르기까지 프로덕션 수준의 모델 개발은 오픈소스 LLM을 통해 점점 더 접근하기 쉬워지고 있지만, 대규모 배포의 성공을 위해서는 사전 구축된 거버넌스 및 모니터링 인프라가 필요합니다.
* AI 애플리케이션은 예측, 생성, 대화형, 에이전트의 네 가지 고유한 역량 계층에 걸쳐 있으며, 각 계층은 서로 다른 데이터 요구 사항, 비용 구조 및 평가 프레임워크를 가집니다. 대부분의 기업 배포는 모델 성능이 저하되어서가 아니라, 기본 데이터 인프라가 다음 성숙 단계를 지원하도록 구축되지 않았기 때문에 지연됩니다. * 생성형 AI 애플리케이션은 프롬프트 엔지니어링부터 RAG, 미세 조정, 사전 학습 및 체계적인 평가에 이르는 5단계 경로를 따르며, 오픈소스 LLM과 전문가 혼합(mixture-of-experts) 아키텍처를 통해 프로덕션 수준의 모델 개발이 점점 더 접근하기 쉬워지고 있습니다. * AI 애플리케이션을 대규모로 배포하려면 모델이 출시되기 전에 구축된 거버넌스 및 모니터링 인프라가 필요합니다. 여기에는 데이터 계보 추적, 드리프트 감지 파이프라인, 도메인별 평가 벤치마크가 포함됩니다. 일반적인 리더보드 점수는 프로덕션 성능을 예측하지 못하기 때문입니다.