귀하의 비즈니스에 맞게 GenAI 최적화

웨비나 GenAI(제너레이티브 AI)를 시작하고 실행할 때 처리해야 할 몇 가지 큰 보안 고려 사항이 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 기하급수적인 성장 곡선을 제공하지만 그 약속에는 위험도 따릅니다. 따라서 공개 AI 모델의 보안과 정확성에 대한 우려가 있지만 여전히 데이터 및 사용 사례에 맞는 무언가를 만들고 싶다면 RAG(검색 증강 생성)가 답일 수 있습니다.

RAG를 사용하면 막대한 하드웨어 투자와 조달 지연을 방지할 수 있으며, 자체 데이터베이스에 안전하게 보관된 데이터와 함께 기성 LLM을 사용할 수 있습니다. 온프레미스로 구현될 수 있으며 유연한 대응이 가능하여 고유한 요구 사항에 맞는 맞춤형 응답을 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 고유한 위험이 있는 클라우드에 배포하는 것을 방지할 수 있습니다. 추가 이점으로는 몇 달이 아닌 며칠 만에 GenAI를 설립할 수 있다는 점입니다.

Register의 Tim Phillips와 함께하세요. 13월 5일 오후 12시(GMT)/오후 9시(ET)/오전 XNUMX시(PT) 자세한 내용을 듣기 위해 Dell의 David O'Dell(관계 없음)과 대화 중입니다. David는 RAG가 GenAI를 시작하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명하고 RAG가 어디로 갈 수 있는지 예측할 것입니다. 또한 GenAI를 활용하는 데 방해가 되는 차단 요소를 노출하고 제거하는 방법과 비즈니스 내에서 RAG를 쉽게 구현할 수 있는 방법을 알려줄 것입니다.

우리를 시청하려면 가입하세요 RAG 시간이다 여기에서 웨비나를 진행하시면 당일 참여를 위한 알림을 보내드리겠습니다.

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• 출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/12/05/optimizing_genai_for_your_business/