Building AI Agents for Enterprise vs. Consumer Use Cases2025년, AI 에이전트는 일상의 보조 도구를 넘어, 기업 운영의 핵심 인프라로 진화하고 있습니다. 우리는 점점 더 많은 업무를 AI로 처리하고 있으며, 단순히 사용자 요청에 반응하는 수동적(Reactive) 도구를 넘어, 자율적…Apr 3Apr 3
RAG 시스템을 더 효과적으로 활용하는 방법RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 텍스트 임베딩을 활용하여 추천 시스템을 구축하는 기술입니다. 단순한 검색을 넘어 의미적으로 관련된 정보를 찾아 제공하고, LLM과 결합하여 더욱 자연스럽고 유용한 답변을…Feb 27Feb 27
AI 에이전트 vs. 에이전트 워크플로우 — 뭐가 다를까?요즘 AI 기술이 엄청 빠르게 발전하면서, 많은 기업들이 인공지능 에이전트(AI Agent)를 도입하고 있어요. 하지만 여기서 끝이 아니라, 더 나아가 에이전트 워크플로우(Agentic Workflow)라는 개념이 더 중요하게 떠오르고 있죠.Feb 17Feb 17
데이터 조회부터 자동화까지: 아웃코드와 GPT: 실무에서의 새로운 가능성데이터 조회와 자동화는 업무의 핵심입니다. 하지만 때로는 정확히 필요한 데이터를 추출하기 위해 개발자나 데이터 분석 팀에 요청해야 하는 번거로움이 생깁니다. 특히 업무 속도가 중요한 환경에서는 이런 과정이 병목 현상을 초래하기도 합니다. 여기에서…Dec 19, 2024Dec 19, 2024
RPA 대 워크플로 자동화: 주요 차이점 살펴보기최근에 점점 더 많은 기업들이 시장 경쟁 격화와 수익성 위기를 겪으면서 비즈니스 프로세스를 더 많이 자동화하고 있습니다.Oct 8, 2024Oct 8, 2024
기업용 자동화 혁신: 생성형 AI와 자동화의 결합AI와 자동화는 일상적인 업무를 자동화하고 새로운 효율성을 도입함으로써 노동력에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다. McKinsey & Company 에 따르면 2030년까지 오늘날 근무하는 시간의 최대 30%가 자동화되어 다양한 부문의 직무 역할이…Sep 5, 2024Sep 5, 2024
데이터 자동화 솔루션에서 Private Connector의 역할과 중요성데이터 자동화 솔루션에서 Private Connector와 SaaS Connector란 무엇일까요?Aug 22, 2024Aug 22, 2024
