"AI 초보자부터 전문가까지"…구글클라우드의 AI 활용 비법은

구글클라우드가 보다 효율적으로 제미나이, 버텍스AI 등을 활용하기 위한 팁과 성공 사례를 제시했다.

구글클라우드는 23일 'AI 딥다이브(Deep Dive)'를 주제로 '클라우드 테크니컬 시리즈' 세미나를 온라인으로 개최했다.

총 4시간 동안 진행된 이번 행사는 버텍스AI, 제미나이 등 구글 클라우드의 AI서비스를 효율적으로 활용하는 팁과 주요 고객 사례가 소개됐다. 주요 발표자에는 구글클라우드의 개발자 및 솔루션 아키텍트가 참여했다.

첫 번째 세션에서는 제미나이 AI 모델을 위한 효과적인 프롬프트 작성 기법, 생성형 AI 솔루션 설계를 위한 디자인 원칙, 프롬프트 성능을 평가하는 방법에 대해 다뤘다.

발표를 맡은 에르윈 후이젠가 기계학습 개발 옹호자는 AI모델을 보다 정확하고 제대로 활용하기 위해서 작업 목표를 구체적으로 정의해 명확한 지침을 제시할 것을 권했다.

또 마크다운, XML 태그 등으로 프롬프트 구성하는 등 구조화된 형식 사용할 필요가 있다고 조언했다.

후이젠가는 "명확하고 구조화된 프롬프트는 AI 모델의 성능을 극대화하는 핵심"이라며 "모델이 더 나은 결과를 생성할 수 있도록 퓨삿러닝(Few-shot learning) 같은 기법을 활용해야 한다"고 덧붙였다.

스칸더 하나치 솔루션 매니저는 멀티모달AI인 제미나이에 적합한 프롬프트 작성 방법을 다뤘다.

제미나이는 이미지를 비롯해 비디오, 오디오, PDF 등 다양한 데이터를 다룰 수 있으며 최대 200만 토큰에 달하는 긴 컨텍스트 윈도우를 지원한다.

하나치 매니저는 제미나이는 강력한 기능을 갖추고 있지만 이를 제대로 활용하지 못할 경우 비용, 처리 시간, 노이즈 데이터 관리, 보안 등 여러 부분에서 악효과를 일으킬 수 있다고 지적했다.

그는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨텍스트 캐싱으로 반복적인 쿼리 처리 작업을 최소화하고 효율적인 데이터 전처리 작업과 리소스 관리 그리고 데이터 보안 전략을 병행할 것을 조언했다.

마이클 체르투슈킨 수석 기술 솔루션 컨설턴트는 멀티 AI 에이전트 구축 방법과 활용 사례를 소개했다.

그는 랭체인을 활용한 정보 검색, 펑션콜링을 통한 동적 상호작용, 로우코드를 활용한 솔루션 구축 방법 등을 선보였다.

더불어 멀티 에이전트 시스템과 구글 캘린더 API를 통합해 손상된 제품 감지와 유지보수 작업 자동화, 직원 스케줄 최적화를 연계해 물류 운영의 효율성을 향상시킨 사례도 소개했다.

체르투슈킨 컨설턴트는 "멀티 에이전트 시스템은 복잡한 태스크를 분산 처리하고, 에이전트 간의 통신 패턴을 최적화하는 데 유용하다"며 "하지만 비용이나 효율성 등의 문제가 있는 만큼 단일 에이전트와 장단점을 평가해 최적의 서비스를 활용할 필요가 있다"고 설명했다.

멜템 수바시오글루 생성형 AI 솔루션 아키텍트는 버텍스AI의 RAG플레이그라운드를 활용한 파이프라인 구성 및 평가 방법을 다뤘다. 다양한 퍼스트파티 및 서드파티 옵션을 활용한 데이터 수집, 검색, 생성 구성 요소의 맞춤 설정 방법과 파이프라인 비교 기능을 소개했다.

또 버텍스AI와 멀티모달 AI를 활용해 대규모 의료 데이터를 분석하고, 만성 질환 진단과 예후를 예측해 의료 효율성을 향상시킨 사례를 선보였다.

이어 아비셰크 바그와트 솔루션 아키텍트는 데이터 분석도구인 빅쿼리에서 제미나이를 활용해 SQL 쿼리와 데이터 분석을 단순화하는 방법을 시연했다.

데이터를 탐색하고 통찰을 도출하며 데이터 기반 의사결정을 내리는 과정을 시연했다.

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