AI 오케스트레이션이란 무엇인가요?

AI 시스템에는 AI 모델 및 AI 에이전트 외에도 컴퓨팅 리소스, 데이터 저장소, 데이터 흐름, 조직 전체에 데이터를 전송하는 파이프라인이 포함됩니다. 많은 AI 시스템은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 모델과 도구를 연결합니다.

효과적인 AI 오케스트레이션은 모든 단계에서 엔드투엔드 AI 라이프사이클을 간소화합니다. 오케스트레이션 플랫폼은 AI 워크플로를 자동화하고, 작업 완료까지의 진행 상황을 추적하며, 리소스 사용량을 관리하고, 데이터 흐름과 메모리를 모니터링하고, 장애 이벤트를 처리합니다.

대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI(gen AI)가 대중화됨에 따라 조직은 LLM 오케스트레이션 기술을 구현하여 더 뛰어난 성능의 챗봇 및 기타 AI 앱을 구축하고 유지 관리하고 있습니다.

기업은 통합된 AI 시스템을 통해 효율성, 확장성, 응답성, 효과성이 향상되는 이점을 누릴 수 있습니다.

AI 오케스트레이션은 AI 워크플로의 구성 요소 간의 격차를 해소하여 작동합니다. AI 워크플로 오케스트레이션을 촉진하는 세 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.

• AI 통합

• AI 자동화

• AI 관리

AI 통합은 AI 솔루션의 AI 도구, 데이터베이스 및 기타 시스템 구성 요소를 연결합니다.

AI 통합에 중요한 것은 조직 전체에서 데이터를 구성, 저장, 이동하는 자동화된 프로세스인 데이터 파이프라인입니다. 데이터 엔지니어는 효율적인 데이터 전송, 신뢰할 수 있는 데이터 품질, 데이터 유지 관리의 용이성, 데이터 통합 및 분석을 위한 액세스를 위해 데이터 파이프라인을 설계하고 구축합니다. 데이터 흐름 다이어그램은 조직 내에서의 데이터 이동을 보여주는 유용한 도구이며 AI 도구를 구축할 때 유용하게 사용할 수 있습니다.

통합은 또한 머신 러닝(ML) 모델 간의 실시간 커뮤니케이션과 협업을 포함하며, 함수 호출을 위한 API를 통해 도구와 연결합니다.

오케스트레이션 플랫폼을 사용하면 복잡한 워크플로에서 모델을 함께 연결하는 AI 에코시스템을 생성하여 하나의 모델만으로는 너무 까다로운 높은 수준의 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다.

자동화란 작업자의 개입 없이 작업을 완료하는 것입니다. 자동화된 프로세스는 간단한 "if-then" 코드부터 전체 앱 워크플로에 이르기까지 다양할 수 있습니다.

많은 AI 애플리케이션은 워크플로 또는 프로세스의 일부를 자동화하여 이론적으로는 사용자의 삶을 단순화합니다. 예를 들어, AI 앱은 문서를 요약 및 번역하고, 코드 스니펫을 생성하며, 코드를 확인하고, 연구를 수행할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션의 자동화는 오케스트레이션 도구를 사용하여 LLM에서 API를 통해 도구로 함수를 호출하는 등 AI 관련 프로세스 및 의사 결정을 자동화하는 것입니다.

또한 오케스트레이션 플랫폼은 컴퓨팅 사용을 자체 관리하여 긴급한 수요를 해결하기 위해 가장 필요한 곳에 메모리와 리소스의 우선순위를 지정할 수 있습니다.

다른 경우에는 플랫폼에서 AI 시스템의 오류 및 기타 성능 손실을 모니터링한 다음 이러한 문제를 해결하는 지속적인 유지 관리가 자동화에 포함될 수 있습니다. 패치, 업데이트, 심지어 새로운 모델까지 자동으로 배포해 고객 경험이나 사용자의 업무 중단을 최소화할 수 있습니다.

AI 관리는 조직의 데이터 거버넌스 및 AI 윤리에 대한 지속적인 노력에 필수적입니다. AI 관리의 오케스트레이션 사용 사례는 AI 애플리케이션의 전체 라이프사이클에 대한 감독을 다룹니다.

데이터 과학자는 AI 모델이 정확한 결과를 내는 데 필요한 정제되고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 데이터 처리 워크플로의 성능 모니터링을 활용할 수 있습니다.

관리는 조직의 보안, 보고, 규정 준수 의무를 위해서도 중요합니다. 강력한 데이터 보호는 기업이 법적 요구 사항을 준수하는 동시에 사용자 데이터를 보호하겠다는 약속을 지킬 수 있도록 지원합니다.

AI 에이전트는 자율적으로 작업을 계획하고 실행할 수 있는 단일 머신 러닝 모델입니다. AI 오케스트레이션은 AI 에이전트를 다른 모델, 도구, 데이터 소스와 통합하여 대규모 AI 시스템을 자동화하고 관리하는 것입니다.

AI 에이전트가 교통 흐름 센서에 연결된 신호등이라고 생각해보겠습니다. 이 신호등은 색상을 변경할 시기를 자율적으로 결정할 수 있으며 교차로에서 교통 흐름을 합리적으로 관리합니다.

그러나 도시 전역의 전반적인 교통 상황이 어떤지, 심지어 다음 신호등에서 한 블록 떨어진 곳의 교통 상황이 어떻게 되어 있는지도 전혀 알 수 없습니다.

신호등이 동기화되지 않거나 정확한 타이밍이 맞춰 작동하지 않는 도로에서는 교통 체증이 발생하는 경우가 많으며, 조급한 운전자들은 인근 주민들의 좌절감을 유발하게 됩니다.

이 시나리오에서 AI 오케스트레이션 도구는 신호등 변경 타이밍을 조정하여 차량이 도로를 따라 원활하게 이동할 수 있도록 하는 시스템이라고 할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션은 기업이 효율적으로 확장되고 원활하게 실행되며 성능 중단을 방지하는 시스템과 앱을 만들고 배포하는 데 AI 기술을 적용할 수 있도록 지원합니다. AI 오케스트레이션의 이점은 다음과 같습니다.

• 확장성 향상

• 효율성 향상

• 더 원활한 협업

• 성능 개선

• 보다 신뢰할 수 있는 거버넌스 및 규정 준수

조직이 AI 전략을 수립할 때 해결해야 하는 주요 관심사 중 하나는 비즈니스 성장과 변화하는 사용 사례에 따라 AI 시스템을 확장하는 방법입니다. 기업은 오케스트레이션을 통해 적절한 리소스를 적재적소에 배치하여 변화하는 수요와 워크플로에 적응할 수 있습니다.

예를 들어, 개발자는 Kubernetes를 사용하여 컨테이너 기반 AI 애플리케이션의 배포, 관리 및 확장을 자동화하고 관리할 수 있습니다. 오케스트레이션 플랫폼은 비즈니스가 확장되고 변화가 필요함에 따라 실시간으로 리소스를 동적으로 할당하여 변화하는 수요와 우선순위를 해결합니다.

오케스트레이션이 반복적이고 지루한 작업을 필요없게 하는 자동화된 워크플로를 생성합니다. 이러한 원활한 통합이 비즈니스 관행을 최적화할 수 있는 방법의 예로, 직원들이 회사 데이터를 정기적으로 참조해야 하는 상황을 생각해 보십시오.

기존에는 매뉴얼, 교육 비디오, 스프레드시트를 참조하거나 다른 부서의 동료에게 필요한 정보를 찾아달라고 부탁하곤 했습니다.

하지만 AI는 대안을 제시합니다. LangChain과 같은 오픈 소스 오케스트레이션 프레임워크를 사용하면 AI 애플리케이션을 모듈식으로 구성할 수 있으며, 일부는 로우코드 또는 노코드 인터페이스를 제공합니다.

검색 증강 생성(RAG)은 데이터베이스를 자연어 처리(NLP) LLM과 연결하여 사용자가 대화 프롬프트를 통해 내부 데이터에 액세스할 수 있는 챗봇을 생성합니다. 조직은 이러한 애플리케이션을 구현하여 직원이 필요한 데이터에 효율적으로 액세스할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

다른 유형의 클라우드 기반 플랫폼과 마찬가지로 오케스트레이션 도구는 팀이 프로젝트에서 내부적으로 또는 다른 팀과 협업할 수 있는 중앙 집중식 작업 공간을 제공합니다. AI 앱의 각 구성 요소를 별도의 사일로에 보관하는 대신, 모든 프로젝트 이해관계자가 동일한 환경에서 함께 작업할 수 있습니다.

고유한 작업 공간의 지식 공유 및 협업 개선은 AI 제품 라이프사이클의 배포 후 단계까지 확장됩니다. 버그 및 기타 문제가 발생하면 모두가 팀을 이루어 문제를 효과적으로 파악하고 해결할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션은 AI 앱 제작자가 여러 모델, 도구, 데이터 소스 및 기타 자산을 사용할 수 있도록 하기 때문에 더 복잡한 문제를 해결하기 위한 장을 마련합니다.

AI 모델은 전문가입니다. 머신 러닝 알고리즘은 특정 작업을 달성하도록 설계됩니다. 오케스트레이션을 사용하면 다양한 모델의 강점을 활용하여 고유하게 설계된 문제를 해결하는 AI 시스템을 쉽게 만들 수 있습니다.

예를 들어, 컴퓨팅 비전 모델과 자연어 처리 모델은 협업하여 실제 문서를 스캔하고 요약할 수 있습니다. 전자는 광학 문자 인식으로 텍스트를 '읽고', 후자는 요약을 제공합니다.

또한, 많은 오케스트레이션 도구가 제공하는 실시간 모니터링 기능을 통해 문제 해결이 향상됩니다. 조직은 진행 중인 성능 데이터를 활용하여 워크플로를 조정하고, 더 나은 아웃풋을 낼 수 있도록 모델을 미세 조정하며, 필요에 따라 데이터 흐름을 변경할 수 있습니다.

AI 오케스트레이션 도구는 전체 AI 앱, 시스템 또는 워크플로의 단일 제어 지점입니다. 조직은 모든 구성 요소를 한 곳에서 관리할 수 있는 기능을 통해 AI 이니셔티브가 법률 및 규제 요구 사항을 충족하는지 더 잘 확인할 수 있습니다.

AI 시스템의 상태를 실시간으로 추적하고 모니터링하여 작동 중인 프로세스에 대한 인사이트와 투명성을 확보할 수 있습니다.

의료 및 민감한 데이터와 관련된 기타 산업에서 AI의 책임감 있는 사용을 위해서는 투명성이 가장 중요하며, 오케스트레이션 플랫폼은 모호한 AI 시스템을 보다 쉽게 설명할 수 있도록 도와줍니다.

신뢰할 수 있는 거버넌스와 규정 준수는 금융, 의학 또는 법률 분야에 생성형 AI를 적용할 때와 같이 엄격한 개인정보 보호 규정이 있는 분야에서 특히 중요합니다.