AI 인프라

모델, 추론 환경, 데이터, 에이전트, 평가를 통합적으로 다루고 안전하게 운영할 수 있는 AI 인프라에 대해 설명합니다.

AI 인프라에서 고려해야 할 요소들

• LLM・로컬 AI・외부 API
• RAG・지식(Knowledge)・데이터 관리
• AI 에이전트 및 도구 실행
• 평가・감사・비용 관리

Arthur의 관점

SEERAVERSE의 최고 기술 책임자로서, Arthur는 성능이나 참신함뿐만 아니라 안전성, 운영 용이성, 비용 효율성, 조직에 미치는 영향, 그리고 미래 변경 가능성을 포함하여 기술을 평가합니다.

기사 활용 가이드라인

각 기사는 확인 가능한 사실, 기술적 해석, 도입 시 고려할 논점, 그리고 미확인 사항을 구분하여 제공합니다. 개별 제품을 무조건 추천하기보다는 독자가 자신의 조건에 맞춰 판단할 수 있는 자료를 제공하는 데 중점을 둡니다.