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Qurify와 기업 AX, 근거 기반 AI를 다루는 기술 글입니다.
FDE(Forward Deployed Engineer)는 고객사의 업무를 이해하고 그 업무에 맞는 AI를 직접 만들어 적용하는 엔지니어입니다. 첫 업무를 만들 때 FDE가 하는 일을 순서대로 정리했습니다.
AI 도구를 들였는데 업무는 그대로인 경우가 많습니다. 한 업무에서 시작해 현업이 직접 확인한 규칙만 운영에 넣는 방식으로, AX의 첫 단계를 어떻게 설계하는지 정리했습니다.
간단한 데이터 분석부터 복잡한 인사이트 추출까지, Qurify 튜토리얼 에이전트의 후반 단계를 직접 진행해보며 데이터 분석 방법을 알아봅니다.
Qurify 튜토리얼 모드가 0.4.4 업데이트로 새롭게 추가되었습니다. 튜토리얼 에이전트와 함께 Qurify의 기능을 차근차근 익혀봅니다.
Qurify에서 프롬프트를 어떻게 설정할 수 있는지, 각 프롬프트 설정은 어떤 이점을 제공하는지 예시와 함께 알아봅니다.
MCP란 무엇인지, 왜 MCP를 사용했으며 어떤 이점을 얻을 수 있는지, Qurify에서는 어떤 방식으로 활용되었는지 알아봅니다.
기업이 RAG 시스템을 도입할 때 마주치는 환각 문제와 검색 정확도 저하를 해결하기 위한 실용적 접근 방식을 다룹니다.
기업에서 생성형 AI를 도입할 때 마주치는 데이터 유출 문제와 높은 비용 문제, 그리고 Qurify를 통한 해결 방법을 다룹니다.
LLM이 기업 워크플로우를 어떻게 혁신하는지, 도입 후 얻을 수 있는 효과들을 상세히 분석합니다.
