LLM을 활용하여 워크플로 간소화 및 자동화

소규모 스타트업에서 일하든 대규모 다국적 기업에서 일하든 워크플로 자동화에 대해 이미 들어봤을 가능성이 큽니다. 실제로 워크로드의 일부를 어느 정도 자동화하는 도구 및 요소와 상호 작용했을 가능성이 훨씬 더 큽니다. 이메일 정렬 및 인덱싱과 같은 작업 지원에서; 시트에 데이터를 입력하거나 업무에 중요한 디지털 문서를 관리하고 중요한 비즈니스 프로세스를 완전히 자동화하기 위해 워크플로 자동화는 점점 더 성공적인 비즈니스의 일상 생활에 필수적인 도구가 되었습니다.

그러나 전통적인 워크 플로 자동화 프로세스에 제한이 없는 것은 아닙니다. 예를 들어 프로세스는 정의상 범위와 확장성이 제한되는 엄격한 규칙 집합에 의존하며 효율적으로 수행하려면 사람의 개입이 필요한 경우가 많습니다. 게다가 사람의 입력이 필요하기 때문에 이러한 도구는 의사 결정에 안정적으로 도움이 될 수 없다는 것은 말할 것도 없고 사람의 실수로 이어질 수 있습니다. ChatGPT와 같은 챗봇을 워크플로 자동화 프로세스에 통합하면 이러한 도구의 효과와 효율성을 기하급수적으로 높일 수 있으므로 AI 및 대규모 언어 모델이 작동하는 곳입니다.

워크플로 자동화에서 AI의 역할

과거에는 워크플로 자동화가 스크립트 및 전체 프로그래밍의 제약 조건으로 제한되었습니다. 따라서 이러한 도구는 의도한 대로 작동하는지 확인하기 위해 최소한 어느 정도의 인간 모니터링 및 상호 작용이 필요하며 이는 자동화의 목적을 무산시킵니다. 또한 데이터 입력을 기반으로 결과를 예측하고 데이터 패턴을 분석하여 사기를 감지하고 보호하는 등 보다 복잡한 상호 작용이 필요한 작업은 이러한 기존 워크플로 자동화 노력으로는 모두 도달할 수 없습니다.

워크플로 자동화 분야에 인공 지능을 통합함으로써 우리는 더 넓은 범위의 작업을 처리할 수 있으며 위에서 언급한 것과 같이 과거에는 불가능했을 프로세스도 처리할 수 있습니다. 워크플로 자동화 프로세스에 인공 지능을 구현하는 다른 이점에는 향상된 의사 결정이 포함됩니다. 예측 분석; 이미지 및 음성 인식, 로봇 프로세스 자동화 등이 있습니다.

이 구현의 좋은 예는 Nanonets가 AI를 사용하여 이메일 구문 분석 자동화, 이 표준 작업을 완료하는 데 필요한 처리 시간과 수동 작업을 줄입니다. Nanonets의 핵심 응용 프로그램 중 하나는 인공 지능을 사용하여 데이터 캡처 노력을 단순화하는 것입니다. 특히, 당사의 AI는 표준 템플릿을 따르지 않는 문서를 포함하여 모든 문서에서 필요한 정확한 정보를 수집하고 요구 사항에 따라 유효성을 검사하고 내보낼 수 있습니다.

AI의 이 특정 구성 요소는 문서 관리 워크플로, 인적 오류 가능성을 줄이면서 깨끗한 정보를 생성합니다.

LLM이란 무엇입니까?

LLM(Large Language Model)은 주어진 입력을 기반으로 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 고급 유형의 인공 지능입니다. OpenAI의 GPT-4와 같은 이러한 모델은 컨텍스트를 이해하고 의미 있는 응답을 생성하며 복잡한 작업을 수행하기 위해 방대한 양의 데이터에 대해 교육을 받습니다. 기업과 개인은 LLM을 활용하여 워크플로의 다양한 측면을 자동화하여 생산성을 높이고 인적 오류를 줄일 수 있습니다.

LLM이 워크플로우 자동화를 개선하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

지난 몇 년 동안 인공 지능이 발전하고 작업 흐름 자동화에서 그 역할이 커지고 있음에도 불구하고 이 도구에는 여전히 달성할 수 있는 몇 가지 중요한 제한 사항이 있습니다. 보다 구체적으로, AI 자체는 자연어 입력을 처리하는 능력이 부족하고 사용자의 정확한 요구에 맞는 개인화된 데이터를 생성하는 방법이 제한적입니다.

여기에서 LLM(대형 언어 모델)이 작동하여 AI에 추가 깊이 계층을 제공하여 대량의 데이터를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 처리를 위해 자연어 입력을 기반으로 사용자의 요구 사항을 이해할 수 있습니다. 효과적이고 사용자 친화적인 방식으로 데이터를 제공합니다. ChatGPT와 같은 챗봇의 최근 개발로 GPT-4 LLM을 특정 워크플로우 자동화 노력과 통합할 수 있게 되었습니다. Zapier와 같은 기업은 최근 이 기술을 기존 제품에 통합하여 훨씬 더 많은 유연성을 제공하고 AI 솔루션의 과거 한계를 대부분 극복했습니다.

언어 입력을 처리하는 기능은 특히 사용자 상호 작용 및 참여와 관련하여 더 많은 자동화 노력을 위한 분야를 열어줍니다. 이와 같이 이 개발은 AI를 사용하여 사용자 및 클라이언트와 직접 상호 작용하는 것과 같이 더 많은 실제 사용을 위한 길을 열어줍니다.

이러한 발전의 좋은 예는 다음과 같습니다. Uber는 AI와 LLM을 사용하고 있습니다. 사용자와 운전자 간의 커뮤니케이션을 간소화합니다. 작동 방식은 사용자나 운전자가 채팅 기능을 통해 쿼리를 입력할 때마다 미켈란젤로 AI의 자연어 처리 구성 요소가 텍스트를 처리하여 의도를 파악하고 사용자가 단일로 선택할 수 있는 응답을 생성하는 것입니다. 수도꼭지. 이렇게 하면 운전자가 문자나 전화에 수동으로 응답하지 않고 탐색에 주의를 기울일 수 있고 고객이 문자에 대한 응답을 적시에 받을 수 있으므로 운전자에게 여행이 훨씬 더 안전해집니다.

같은 맥락에서, 코카콜라도 인공지능에 손을 대고 있다. Coca Cola Freestyle 앱과 연결하여 이 기계에서 음료를 구매할 때 PoS 작업을 용이하게 하는 최신 자동 판매기와 함께. 구현은 또한 개별 구매와 같은 중요한 데이터를 캡처하는 데 도움이 되며, 자동으로 캡처되고 인터넷 지원 자판기가 해당 지역에서 가장 인기 있는 음료를 비축하도록 장려하여 판매를 향상할 수 있습니다. 또한 AI는 사용자가 NLP를 사용하여 사용자별로 언어와 성격을 조정하는 Facebook Messenger를 통해 온보드 챗봇과 상호 작용할 수 있도록 함으로써 사용자 참여 워크플로우에 "게임화" 측면을 추가합니다.

그러나 이러한 모든 혁신이 사용자 참여 및 마케팅 개선과 관련된 것은 아닙니다. 지목 사항, IBM 왓슨의 AI 플랫폼 LLM을 사용하여 자연어 처리 기능을 인공 지능 솔루션에 통합하여 의료, 금융 및 고객 서비스 분야를 포함한 다양한 산업에 서비스를 제공할 수 있습니다. AI는 자연어 입력을 이해할 수 있습니다. 패턴을 설정하기 위해 데이터를 캡처하고 사용자의 워크플로우 자동화를 향상시키기 위해 다양한 통찰력을 제공합니다.

AI와 LLM은 또한 Johnson & Johnson과 같은 회사가 방대한 양의 과학 텍스트와 문헌을 처리하고 분석하기 위해 AI와 LLM을 사용함에 따라 제약 분야에서 도구가 되었습니다. 자연어 처리 및 기계 학습 알고리즘을 통해 AI가 신약 개발을 위한 잠재적인 방법을 강조하고 제안할 수 있을 것으로 기대했으며, 이는 신약 개발 프로세스의 워크플로 자동화에 큰 도움이 될 것입니다. 반면 제품 자체는 2019년부로 단종되었습니다 열악한 재무 성과로 인해 약물 발견 분야에서 이러한 기술의 잠재적 사용을 강조합니다.

LLM을 사용하여 워크플로 자동화

LLM(Large Language Models)의 기능을 활용하면 워크플로우를 크게 단순화하고 시간을 절약할 수 있습니다. 이메일 초안 작성 및 콘텐츠 생성에서 프로젝트 관리 자동화 및 고객 지원 제공에 이르기까지 LLM은 사용자 입력을 이해하고 해석하여 상황에 맞는 출력을 생성할 수 있습니다. 다음은 LLM이 생산성 향상에 크게 도움이 될 수 있는 몇 가지 일반적인 사용 사례입니다.

이메일 및 기타 커뮤니케이션 초안 작성

LLM은 이메일 초안 작성, 소셜 미디어 업데이트 및 기타 커뮤니케이션 형식에 사용할 수 있습니다. 간략한 개요 또는 핵심 사항을 제공함으로써 LLM은 잘 구조화되고 일관되며 상황에 맞는 메시지를 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간이 절약되고 명확하고 전문적인 커뮤니케이션이 보장됩니다.

간단한 입력을 제공하여 바로 사용할 수 있는 이메일을 만드는 데 도움이 되는 간단한 AI 이메일 파서 도구를 만들었습니다. 무료로 사용해보십시오.

컨텐츠 생성

블로그 게시물, 제품 설명 또는 마케팅 자료를 작성해야 하는 경우 LLM은 고품질 콘텐츠를 생성하여 도움을 줄 수 있습니다. 개요나 주제를 제공하기만 하면 LLM은 방대한 지식 기반을 사용하여 흥미롭고 유익하며 잘 구성된 콘텐츠를 제작합니다.

작업 자동화

LLM은 Trello, Asana 또는 Monday.com과 같은 다양한 작업 관리 시스템과 통합되어 프로젝트 및 작업 관리를 자동화할 수 있습니다. LLM은 자연어 처리를 사용하여 수동 개입 없이 사용자 입력을 이해 및 해석하고, 작업을 생성하고, 상태를 업데이트하고, 우선순위를 할당할 수 있습니다.

데이터 분석 및 보고

LLM은 대규모 데이터 세트를 분석하고 보고서 또는 요약을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. LLM에 관련 정보를 제공함으로써 추세, 패턴 및 통찰력을 식별하고 원시 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환할 수 있습니다. 이는 데이터 기반 의사 결정을 내리려는 비즈니스에 특히 유용할 수 있습니다.

고객센터

LLM을 고객 지원 시스템에 통합하면 자주 묻는 질문에 대한 응답을 자동화하여 지원 팀의 업무량을 줄일 수 있습니다. LLM은 고객 쿼리의 컨텍스트와 의도를 이해하여 유용하고 정확한 응답을 실시간으로 생성할 수 있습니다.

프로그래밍 지원

LLM은 코드 스니펫을 생성하거나, 디버깅을 위한 제안을 제공하거나, 최상의 프로그래밍 방법에 대한 지침을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 프로그래밍 언어 및 프레임워크에 대한 LLM의 방대한 지식을 활용함으로써 개발자는 시간을 절약하고 코드를 최적화하고 효율적으로 만들 수 있습니다.

LLM 구현을 위한 모범 사례

적합한 사용 사례 식별

LLM을 워크플로에 통합하기 전에 자동화에 적합한 작업을 식별하는 것이 중요합니다. 반복적인 프로세스를 수반하거나, 자연어 이해가 필요하거나, 콘텐츠 생성과 관련된 작업이 이상적인 후보입니다.

파일럿 프로젝트로 시작

LLM을 구현할 때 소규모 파일럿 프로젝트부터 시작하는 것이 좋습니다. 이를 통해 LLM의 효과를 측정하고, 접근 방식을 개선하고, 확장하기 전에 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다.

모니터링 및 최적화

모든 AI 기반 기술과 마찬가지로 LLM은 특정 요구 사항을 충족하기 위해 미세 조정 및 최적화가 필요할 수 있습니다. LLM의 성능을 정기적으로 모니터링하고, 사용자로부터 피드백을 수집하고, 효율성을 개선하기 위해 필요한 조정을 합니다.

결론

GPT-4와 같은 LLM이 워크플로우 자동화 분야를 혁신하는 방법에 관해서는 표면을 거의 긁지 않았습니다. 이 모든 증거는 비즈니스의 미래가 직원과 잠재 고객 및 사용자 모두의 작업과 노력을 지원하는 도구로서 훨씬 더 큰 AI 참여를 보게 될 것이라는 사실을 지적합니다.

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• 출처: https://nanonets.com/blog/leveraging-llms-to-streamline-and-automate-your-workflows/