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Vertex Gemini 기반 AI 에이전트 개발 01. 소개
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yundream
2025-01-11
2025-01-11
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# 소개 **생성(Generative) AI**는 여전히 진화 중이다. 2023년과 2024년 사이 생성 AI가 얼마나 빠르게 변화했는지 살펴보자. * 빠른 기술 혁신: OpenAI GPT-3/GPT-4, Google Gemini 1.5/Gemini 2.0, Meta Llama 2/Llama 3 등 대규모 언어 모델과 멀티모달 모델이 빠르게 고도화 되고 있다. * 훈련 비용 감소: AI 모델의 훈련 및 추론에 필요한 비용 감소로, 소규모 기업과 연구기관이 참여 할 수 있게 됐다. * 전문 분야 확장: 의료, 금융, 제조, 법률, 일반 사무 환경 등 다양한 도메인 특화 AI 개발이 가속화 되고 있다. 2024년 까지는 생성 AI를 채택해도 될지, 어디에 채택할지를 탐색하는 단계였다면 2025년 부터는 본격적으로 채택이 될 것으로 예상 된다.  🔗[생성적 AI 시장규모, 점유율 | 연구보고서 | 2032](https://www.fortunebusinessinsights.com/ko/generative-ai-market-107837) Google의 **Vertex Gemini는 차세대 생성 AI 플랫폼**으로, 텍스트, 이미지 멀티모달 데이터를 처리 할 수있으며 사용자 맞춤형 **AI 에이전트**를 개발 할 수 있는 환경을 제공한다. 이 블로그 시리즈에서는 **Vertex Gemini를 활용해 LLM 기반 AI 에이전트를 설계하고 배포하는 모든 과정**을 다룬다. 생성 AI에 대한 기본 개념으로 부터 시작하여 AI 애플리케이션을 개발하기 위한 기초 단계부터 복잡한 기능 통합까지 다룬다. 이 시리즈를 통해 생성 AI 기반의 대화형 에이전트를 설계하고, 창의적인 아이디어를 현실화 하며, 실제 비즈니스 사례로 이어지는 확장성 있는 AI 솔루션을 만들 수 있는 자신감을 얻게 될 것이다 # ChatGPT, Gemini, Claude 대중에게 알려진 주요 LLM 은 아래와 같다. 1. OpenAI GPT-4o: 흔히 **ChatGTP** 라고 부른다. OpenAI가 2024년 5월 출시한 최신 멀티모달 모델로, 텍스트, 이미지, 동영상, 음성이 통합되어 있다. **대화형 인공지능** 을 대중에게 알린 서비스로 가장 널리 알려진 서비스이기도 해서, ChatGPT 를 거의 대명사 처럼 사용한다. MS의 서비스인 **Azure** 에서 기업 대상으로 서비스 하고 있다. 2. Google Vertex Gemini 1.5: ChatGPT의 성공 이후 이에 자극 받은 구글에서 내놓은 생성형 AI 서비스다. 2024년 현재 Gemini 1.5 pro, Gemini 1.5 flash를 사용 할 수 있다. 구글에서 만든 모델이니 만큼 GCP(Google Cloud Platform)에서 기업 대상 서비스로 사용 할 수 있다. 3. Anthropic Claude 3.5: Anthropic은 2021년 설립된 미국의 인공지능 연구 및 개발기업으로 2024년 6월 Claude 3.5를 출시했다. AWS에서는 Claude를 밀어주고 있다. # 왜 ? Gemini를 사용하나. GCP(Google Cloud Platform)을 사용하기 때문이다. 다른 이유는 없다. OpenAI가 선두 주자이기는 하지만 빠르게 그 격차가 줄어들고 있으며, 서비스 제공자마다 특장점이 있기 때문에 원하는 걸 사용하면 된다. Gemini의 장점은 Google Drive, Gmail, 캘린더, BigQuery, Google Search 와의 통합을 지원하는 것이다. 기본적으로 LLM은 학습한 데이터를 기반으로 컨텐츠를 생성한다. 이때 대규모의 데이터를 기반으로 훈련을 하기 때문에, 최신 데이터 기반으로 컨텐츠를 생성 할 수 없다. 따라서 검색, (회사나 개인이 가지고 있는) 데이터베이스, 파일을 LLM에 전달해서 데이터의 정확성과 최신성을 확보해야 한다. 많은 개인과 기업이 구글 서비스에 데이터를 저장하고 있으므로 **워크 플로우**를 통합하는 측면에서 장점이 있다. OpenAI의 ChatGPT의 경우 MS Azure를 기반으로 하고 있기 때문에 MS의 오피스와 통합하여 AI 에이전트를 개발 할 수 있을 것이다. # 목차 1. [생성 AI에 대해서](https://www.joinc.co.kr/w/LLM-NATIVE-APP-DEVELOP-002) 2. LLM 애플리케이션 개발 환경 3. Vertex Gemini 소개 4. Vertex Gemini를 사용한 LLM 워크플로우 개요 5. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 6. RAG를 위한 데이터 준비하기 7. 멀티모달로 AI 기능 확장 8. Case Study 9. 배포 및 운영 전략 10. 엔터프라이즈 솔루션으로 확장하기
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