AI를 기업에 도입하기 위해 최소한의 인프라를 구축할 때 몇 가지 주요 요소가 필요합니다:

데이터 저장 및 데이터 관리
- 효과적인 생성형 AI 시스템의 기반은 회사의 비즈니스 및 목표와 관련된 데이터입니다. 여기에는 고객 상호작용, 인사 정책, 판매 기록, 교육 자료 등이 포함될 수 있습니다. Google Cloud, Microsoft Azure 또는 AWS와 같은 기존 클라우드 플랫폼에 AI 기능을 통합하면 배포를 간소화할 수 있습니다.

대형 언어 모델 (LLM) 통합
- 클라우드 플랫폼에 호스팅되거나 개인 인프라에 배포되는 LLM 중에서 필요에 맞는 것을 선택하세요. Google의 Gemini, OpenAI의 ChatGPT 또는 Anthropic의 Claude와 같은 모델을 사용할 수 있습니다.

개발 전문성 및 자원
- 간단한 배포를 위해 AI 교육을 받은 기존 IT 직원이면 충분할 수 있습니다. 하지만 모델 미세 조정이나 비즈니스 프로세스에 깊이 통합하는 등의 복잡한 요구를 위해서는 NLP 및 AI 모델 교육에 경험이 있는 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 소프트웨어 개발자가 필요합니다. 개발 비용은 15,000달러에서 150,000달러까지 다양할 수 있습니다.

RAG 프레임워크
- 지식 기반에서 관련 데이터를 동적으로 가져오고 통합하기 위해 Retrieval-Augmentation-Generation (RAG) 프레임워크를 구현하세요.

예산 및 시간 배분
- AI 시스템의 복잡성에 따라 초기 비용과 개발 시간이 몇 주에서 몇 달까지 걸릴 수 있습니다.

지속적인 유지 관리
- AI 시스템이 계속 효과적으로 작동하고 변화하는 비즈니스 요구에 적응할 수 있도록 지속적인 유지 관리를 계획하세요.

이러한 요소를 해결함으로써 기업은 특정 요구에 맞는 기능적인 AI 인프라를 구축할 수 있습니다.