집파워 플랫폼 AI: 재사용 가능한 아키텍처 솔루션 개발
빠르게 변화하는 오늘날의 디지털 세상에서 인공 지능(AI)은 비즈니스 운영에 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다. Microsoft의 Power Platform은 다양한 애플리케이션에 AI를 통합할 수 있는 강력한 환경을 제공합니다. 이 문서에서는 효율성, 확장성, 장기적인 유지 관리에 중점을 두고 Power Platform 내에서 재사용 가능한 AI 아키텍처를 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. 아키텍처 설계 전략을 사용하면 다양한 이니셔티브에서 상당한 가치를 실현하고 AI 배포를 간소화할 수 있습니다.
핵심 포인트
Power Platform을 사용하여 재사용 가능한 아키텍처를 위한 AI 프레임워크를 설계하세요.
아키텍처 설계 및 검토에 집중하여 탄력적인 AI 솔루션을 구축하세요.
재사용 가능한 서비스 및 UI 패턴을 개발하여 중복을 줄입니다.
효율적인 비즈니스 프로세스 자동화를 위해 Power Automate 플로우를 최적화합니다.
AI 트랜잭션을 기록하여 문제 해결을 간소화하고 성능을 추적하세요.
재사용 가능한 AI 프레임워크 설계
아키텍처 설계의 중요성
Power Platform에서 AI 구현의 세부 사항을 살펴보기 전에 잘 정의된 아키텍처의 가치를 이해하는 것이 중요합니다. 견고한 아키텍처 설계는 AI 솔루션의 운영뿐 아니라 재사용, 확장성, 유지보수를 가능하게 합니다. 아키텍처가 없으면 기업은 코드 중복, 복잡성 증가, 변화하는 비즈니스 요구사항에 적응하는 데 어려움을 겪는 등의 문제에 자주 직면하게 됩니다. 이 섹션에서는 재사용 가능한 AI 프레임워크를 개발할 때 성공적인 청사진을 만들기 위한 구조화된 방법을 간략하게 설명합니다.
모듈화, 추상화, 관심사 분리와 같은 필수적인 설계 원칙에 대해 논의합니다. 처음부터 더 넓은 비전을 고려함으로써 AI 이니셔티브는 주요 비즈니스 워크플로에 AI를 더 간단하게 통합할 수 있는 기반을 마련하고 전사적으로 AI 솔루션을 배포하는 어려움을 줄일 수 있습니다.
최초 빌드 대 재사용 가능한 서비스
Power Platform에서 AI 프로젝트를 시작할 때는 일회성 솔루션 구축과 재사용 가능한 구성 요소를 만드는 것의 차이를 인식하는 것이 기본입니다. 초기에는 종종 처음부터 특정 서비스를 구축해야 하는 경우가 많습니다.
이러한 첫 번째 빌드는 향후 재사용에 필요한 기초적인 부분을 형성합니다. 목표는 잘 구조화된 마이크로서비스 또는 느슨한 결합을 가진 모듈식 구성 요소를 만드는 것입니다. 그런 다음 이러한 요소를 다양한 애플리케이션에서 활용하여 효율성을 높이고 개발 시간을 단축할 수 있습니다. 재사용 가능한 서비스는 개발 속도를 높이고 AI 기반 솔루션의 일관성과 표준화를 촉진합니다.
시작점 파악하기
매우 효과적이고 가치 있는 AI 솔루션을 개발하려면 핵심 비즈니스 요구사항과 기회를 정확히 파악하는 것부터 시작하세요. 여기에는 일반적으로 AI 서비스 계층이 누락된 영역이나 Power Platform에서 AI를 구현하기 위한 마이크로서비스 아키텍처를 파악하는 것이 포함됩니다.
이는 여러 부서에서 공유할 수 있는 초기 계층이기 때문에 매우 중요한 단계입니다. 예를 들어, 특정 비즈니스 프로세스 또는 사용 사례를 해결하기 위한 AI 통합이 없을 수 있습니다. 이러한 격차를 해결함으로써 조직에 빠르고 측정 가능한 가치를 제공하는 재사용 가능한 AI 구성 요소를 구축하는 데 우선순위를 둘 수 있습니다. 적합한 프로젝트를 선택한 후에는 해당 프로젝트의 요구 사항을 재사용 가능한 서비스를 만들기 위한 기초로 활용하세요. 가장 먼저 검토해야 할 영역은 데이터입니다. 비즈니스 목표를 달성하기 위해 어떤 정보가 필요한가요?
사용 사례: 회의가 통합된 프로젝트 대시보드
재사용 가능한 AI 프레임워크를 적용하는 방법을 설명하기 위해 회의 기능이 통합된 프로젝트 대시보드의 예를 살펴봅시다.
이 대시보드는 프로젝트, 미팅, 팀, 요구사항 등 모든 프로젝트 관련 데이터의 중앙 위치 역할을 합니다. 프로젝트 섹션에서 사용자는 미팅 탭에 액세스하여 지난 미팅을 검토하고 새 미팅 기록을 만들 수 있습니다. 이 시나리오는 Power Platform에서 재사용 가능한 AI 구성 요소의 설계 및 실행을 보여주기 위한 실용적인 예시를 제공합니다.
수많은 프로젝트와 사용 사례의 주된 목표는 사람이 정보를 처리하기 위해 수행해야 하는 단계와 노력의 수를 줄이는 것입니다. 회의 통합의 예를 들어보면, 사람이 회의에 참석하여 토론을 듣고 회사 전체에 공유할 정보를 수동으로 처리해야 합니다. AI 서비스를 구현하면 이러한 모든 단계를 '저장' 한 번의 작업으로 압축할 수 있습니다.
AI 서비스 레이어 구축
1단계: 회의 내용 입력
AI 서비스 레이어 구축의 첫 번째 단계는 사용자가 회의 내용을 파워 플랫폼에 입력할 수 있도록 하는 것입니다.
이 작업은 사용자가 대화 내용을 복사하여 붙여넣을 수 있는 직관적인 대화 상자를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이 대화상자에는 텍스트 입력 필드와 저장/취소 버튼이 있어 프로세스를 관리할 수 있습니다. 이러한 직관적인 디자인 덕분에 사용자는 AI 처리 워크플로우를 시작하는 데 필요한 데이터를 빠르고 쉽게 제공할 수 있습니다. 초기 업로드 프로세스를 간소화하여 사람이 시작하더라도 AI가 작업을 수행할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.
SharePoint에 회의록 저장
사용자가 회의 내용을 입력한 후 다음 단계는 데이터를 SharePoint 목록에 저장하는 것입니다.
이 SharePoint 목록은 모든 회의록의 중앙 저장소 역할을 하여 쉽게 액세스, 관리 및 추가 분석을 할 수 있도록 합니다. 각 회의 항목은 목록의 새 행으로 저장되며 회의 제목, 카테고리, 주요 결정 사항, 작업, 후속 항목, 처리 상태와 같은 메타데이터를 위한 전용 열이 있습니다. 이렇게 체계적으로 정리된 방식은 AI 분석 및 보고를 위해 모든 관련 정보에 액세스할 수 있도록 보장합니다. 중요한 점은 이 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 제공해야 한다는 것입니다.
Power Automate와 AI 비즈니스 레이어
AI 처리 워크플로우를 자동화하기 위해 Power Automate가 사용됩니다.
Power Automate는 비즈니스 계층으로 작동하여 SharePoint 목록을 AI 서비스에 연결합니다. 이 시나리오에서는 'AI 모임 작성자'로 명명되어 사용자의 노력을 최적화하기 위해 AI 기능을 관리합니다. Power Automate를 사용하면 기업은 회의록에서 자동으로 인사이트를 도출하고, 작업을 할당하고, 후속 항목을 생성할 수 있습니다. Power Automate는 필요한 수작업을 줄여줍니다.
대규모 언어 모델(LLM)과 상호 작용하기
AI를 Power Platform에 성공적으로 통합하려면 LLM(대규모 언어 모델)과 상호 작용하는 방법을 아는 것이 중요합니다.
데이터를 추출하고, 관련 질문을 하고, 정보를 효율적으로 요약할 수 있는 효과적인 프롬프트를 구성하는 방법을 알아야 합니다. 이 모든 데이터를 GPT-3.5 또는 GPT-4와 같은 AI 모델에 전달해야 합니다. 프로젝트에서 AI를 제공하기 위한 기본 구성 요소는 프롬프트이며, 이에 대해서는 여기서 자세히 살펴보겠습니다.
프롬프트에는 정보를 처리하는 방법에 대해 AI 모델에 지시하는 지침이 포함되어 있습니다. 이를 통해 프로젝트에서 모든 AI 작업이 의도한 대로 작동하도록 보장할 수 있습니다. 다음 단계에서는 프롬프트를 중앙 집중식 SharePoint 목록에 저장하여 이러한 프로젝트를 확장할 수 있는 방법을 설정하겠습니다.
AI 모델을 위한 서비스 레이어 만들기
최종 목표는 AI 모델에 전송되는 프롬프트에 대해 재사용 가능한 패턴을 설정하는 것입니다. 핵심 기술은 Power Platform 사용 사례의 데이터에서 AI 모델 지침을 분리하는 것입니다. 이를 효과적으로 달성하려면 입력 데이터에서 비즈니스 로직을 분리하는 프롬프트 템플릿을 디자인하세요. AI가 처리할 데이터와 AI가 작업을 이해할 수 있도록 구체적인 지침이 모두 필요합니다. 표 1은 이를 달성하는 서비스 계층을 구성하는 방법을 보여줍니다.
표 1: AI 서비스 레이어
열 설명 프롬프트 키 프롬프트의 고유 식별자로, Power Automate가 프롬프트를 가져올 수 있도록 합니다. 메시지 배열 AI가 프롬프트를 사용하여 처리할 데이터입니다. 토큰 수 AI 모델에 필요한 토큰 수입니다.
이렇게 하면 서로 다른 시스템을 사용하더라도 각 고유한 사용 사례에 대한 비즈니스 규칙을 유지하면서 모든 중요한 데이터를 유지할 수 있습니다.
AI 통합 고려 사항
AI 모델이 지속적으로 발전함에 따라 비즈니스 계층을 사용하는 특정 AI 모델 및 버전과 독립적으로 설계하는 것이 중요합니다. 이러한 분리를 통해 팀이 특정 애플리케이션을 개선할 수 있는 역량을 강화할 수 있습니다. 다음은 AI 구현을 위한 다른 중요한 고려 사항입니다:
- 템플릿의 중앙 리포지토리를 유지하세요.
- 처리된 데이터를 추적할 수 있는 로깅 메커니즘을 구현합니다.
- 데이터와 템플릿을 완전히 분리하여 프로젝트 확장이 가능하도록 합니다.
- 제공된 데이터를 통해 AI 모델이 학습할 수 있도록 피드백 시스템을 설정하여 지속적인 개선을 촉진합니다.
단계별 튜토리얼: AI 미팅 크리에이터 구현하기
1단계: 프로젝트 대시보드 설정하기
먼저, 미팅 탭이 있는 대시보드를 설정합니다. 이 대시보드는 모든 프로젝트 관련 정보의 중심 허브 역할을 해야 합니다. 다양한 부서와 사용자 그룹에서 사용할 수 있도록 디자인해야 합니다.
2단계: AI 프롬프트 템플릿 목록 만들기
AI 프롬프트를 관리하기 위해 별도의 SharePoint 목록을 만들어야 합니다. 이 방법은 시스템 유연성을 높여 테이블 데이터와 상호 작용하면서 수많은 업데이트와 수정을 허용합니다. 이 서비스 목록에 프롬프트 키, 메시지 배열 및 토큰 수가 포함되어 있는지 확인하세요.
3단계: 회의 녹취록 입력 추가하기
사용자에게 Teams와 같은 애플리케이션에서 모임 노트를 복사하여 붙여넣을 수 있는 인터페이스를 제공하세요. 그런 다음, 데이터가 적절한 열에 올바르게 업로드되었는지 확인하세요.
4단계: AI 프롬프트로 보내기
이제 AI 서비스에 워크로드를 위임할 차례입니다. 템플릿과 함께 모든 데이터를 수집하고 미팅 결과를 생성하는 Power Automate 플로우를 만드세요.
AI 서비스 계층의 장점과 위험
장점
재사용성 향상. 조직 전체에 공유 에코시스템을 구축하세요.
향상된 AI 모델. 팀이 AI에 집중할 수 있어 처리 능력이 향상됩니다.
민첩성 향상. 팀 전체에 배포할 수 있을 만큼 유연한 AI 구현을 보장합니다.
단점
초기 복잡성. 이 접근 방식은 애드혹 방식에 비해 첫 번째 빌드에서 더 복잡할 수 있습니다.
초기 투자. 잠재적인 비용이 팀을 위축시킬 수 있습니다. 비용 편익 분석을 수행하면 투자를 정당화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
FAQ
재사용 가능한 AI 아키텍처를 사용하면 어떤 주요 이점이 있나요?
재사용 가능한 AI 아키텍처는 중복성을 줄이고 확장성을 개선하며 유지 관리를 간소화하여 장기적으로 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
AI 솔루션의 어떤 부분을 재사용 가능하게 만들어야 하는지 어떻게 결정하나요?
데이터 처리, 감정 분석 또는 요약과 같이 다양한 프로젝트에서 활용할 수 있는 핵심 AI 기능에 집중하세요.
Power Platform에서 프롬프트를 처리하는 가장 효율적인 방법은 무엇인가요?
AI 프롬프트 템플릿 목록을 사용하면 프롬프트를 특정 사용 사례와 분리하여 광범위한 영향 없이 쉽게 수정하고 업데이트할 수 있습니다.
잘 설계된 AI 로깅 전략의 핵심 요소는 무엇인가요?
데이터 입력, 출력 및 토큰 소비를 모니터링하여 솔루션을 효과적으로 추적하고 개선하세요.
관련 질문
Power Platform 내에서 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 AI를 어떻게 사용할 수 있나요?
AI는 Power Platform에서 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 챗봇은 고객 서비스, 데이터 분석, 자동화된 보고 및 콘텐츠 제작에 매우 효과적입니다. Power Platform에서 AI가 광범위하게 사용됨에 따라 AI를 워크플로에 통합하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구가 제공됩니다.
Power Platform에서 AI를 구현할 때 어떤 보안 및 규정 준수 조치를 고려해야 하나요?
데이터 개인정보 보호 및 보안은 매우 중요합니다. 민감한 정보를 보호하기 위해 데이터 손실 방지(DLP) 정책을 적용하는 것이 좋습니다. 또한 솔루션이 국제 및 현지 규정을 준수하는지 확인하세요. 기밀 데이터는 항상 암호화하세요.
파워 플랫폼 개발자가 AI 솔루션을 효과적으로 구현하기 위해 필요한 기술은 무엇인가요?
파워 플랫폼 개발자는 데이터 모델링, 워크플로 자동화, AI 원칙에 대한 탄탄한 이해가 필요합니다. 성공적인 구현을 위해서는 이 두 영역 간의 격차를 해소하는 것이 중요합니다.
AI가 Power Platform 내 데이터 입력 프로세스의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있나요?
예. AI는 문서를 스캔하고 관련 세부 정보를 추출하여 애플리케이션에 자동으로 입력함으로써 시간이 지남에 따라 수동 입력과 인적 오류를 최소화할 수 있습니다.
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의견 (2)
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![WillLopez]()
Power Platform을 처음 접했는데, AI 통합이 생각보다 간단하네요. 회사에서 자동화 솔루션 도입을 검토 중인데, 이 아키텍처 패턴이 실용적으로 보여요. 다만 이런 플랫폼에 의존하게 되면 향후 기술 변경 시 마이그레이션 비용이 클까 조금 걱정됩니당 🤔 재사용 가능한 모듈이라니, 개발 시간을 확 줄일 수 있을 것 같아요! 한편으로는 표준화된 솔루션이 업무 다양성을 떨어뜨릴 수도 있다는 생각이 살짝 드네요.
![KennethRoberts]()
Interessanter Einblick in die Architektur von Power Platform! 🤓 Ich frage mich, wie weit solche wiederverwendbaren Lösungen die Entwicklungskosten tatsächlich senken können. Habe schon Erfahrung mit anderen Low-Code-Tools gemacht – manchmal stößt man bei komplexen Anforderungen doch an Grenzen. Vielleicht könnte der Artikel mehr auf konkrete Fallstricke eingehen?
빠르게 변화하는 오늘날의 디지털 세상에서 인공 지능(AI)은 비즈니스 운영에 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다. Microsoft의 Power Platform은 다양한 애플리케이션에 AI를 통합할 수 있는 강력한 환경을 제공합니다. 이 문서에서는 효율성, 확장성, 장기적인 유지 관리에 중점을 두고 Power Platform 내에서 재사용 가능한 AI 아키텍처를 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. 아키텍처 설계 전략을 사용하면 다양한 이니셔티브에서 상당한 가치를 실현하고 AI 배포를 간소화할 수 있습니다.
핵심 포인트
Power Platform을 사용하여 재사용 가능한 아키텍처를 위한 AI 프레임워크를 설계하세요.
아키텍처 설계 및 검토에 집중하여 탄력적인 AI 솔루션을 구축하세요.
재사용 가능한 서비스 및 UI 패턴을 개발하여 중복을 줄입니다.
효율적인 비즈니스 프로세스 자동화를 위해 Power Automate 플로우를 최적화합니다.
AI 트랜잭션을 기록하여 문제 해결을 간소화하고 성능을 추적하세요.
재사용 가능한 AI 프레임워크 설계
아키텍처 설계의 중요성
Power Platform에서 AI 구현의 세부 사항을 살펴보기 전에 잘 정의된 아키텍처의 가치를 이해하는 것이 중요합니다. 견고한 아키텍처 설계는 AI 솔루션의 운영뿐 아니라 재사용, 확장성, 유지보수를 가능하게 합니다. 아키텍처가 없으면 기업은 코드 중복, 복잡성 증가, 변화하는 비즈니스 요구사항에 적응하는 데 어려움을 겪는 등의 문제에 자주 직면하게 됩니다. 이 섹션에서는 재사용 가능한 AI 프레임워크를 개발할 때 성공적인 청사진을 만들기 위한 구조화된 방법을 간략하게 설명합니다.
모듈화, 추상화, 관심사 분리와 같은 필수적인 설계 원칙에 대해 논의합니다. 처음부터 더 넓은 비전을 고려함으로써 AI 이니셔티브는 주요 비즈니스 워크플로에 AI를 더 간단하게 통합할 수 있는 기반을 마련하고 전사적으로 AI 솔루션을 배포하는 어려움을 줄일 수 있습니다.
최초 빌드 대 재사용 가능한 서비스
Power Platform에서 AI 프로젝트를 시작할 때는 일회성 솔루션 구축과 재사용 가능한 구성 요소를 만드는 것의 차이를 인식하는 것이 기본입니다. 초기에는 종종 처음부터 특정 서비스를 구축해야 하는 경우가 많습니다.
이러한 첫 번째 빌드는 향후 재사용에 필요한 기초적인 부분을 형성합니다. 목표는 잘 구조화된 마이크로서비스 또는 느슨한 결합을 가진 모듈식 구성 요소를 만드는 것입니다. 그런 다음 이러한 요소를 다양한 애플리케이션에서 활용하여 효율성을 높이고 개발 시간을 단축할 수 있습니다. 재사용 가능한 서비스는 개발 속도를 높이고 AI 기반 솔루션의 일관성과 표준화를 촉진합니다.
시작점 파악하기
매우 효과적이고 가치 있는 AI 솔루션을 개발하려면 핵심 비즈니스 요구사항과 기회를 정확히 파악하는 것부터 시작하세요. 여기에는 일반적으로 AI 서비스 계층이 누락된 영역이나 Power Platform에서 AI를 구현하기 위한 마이크로서비스 아키텍처를 파악하는 것이 포함됩니다.
이는 여러 부서에서 공유할 수 있는 초기 계층이기 때문에 매우 중요한 단계입니다. 예를 들어, 특정 비즈니스 프로세스 또는 사용 사례를 해결하기 위한 AI 통합이 없을 수 있습니다. 이러한 격차를 해결함으로써 조직에 빠르고 측정 가능한 가치를 제공하는 재사용 가능한 AI 구성 요소를 구축하는 데 우선순위를 둘 수 있습니다. 적합한 프로젝트를 선택한 후에는 해당 프로젝트의 요구 사항을 재사용 가능한 서비스를 만들기 위한 기초로 활용하세요. 가장 먼저 검토해야 할 영역은 데이터입니다. 비즈니스 목표를 달성하기 위해 어떤 정보가 필요한가요?
사용 사례: 회의가 통합된 프로젝트 대시보드
재사용 가능한 AI 프레임워크를 적용하는 방법을 설명하기 위해 회의 기능이 통합된 프로젝트 대시보드의 예를 살펴봅시다.
이 대시보드는 프로젝트, 미팅, 팀, 요구사항 등 모든 프로젝트 관련 데이터의 중앙 위치 역할을 합니다. 프로젝트 섹션에서 사용자는 미팅 탭에 액세스하여 지난 미팅을 검토하고 새 미팅 기록을 만들 수 있습니다. 이 시나리오는 Power Platform에서 재사용 가능한 AI 구성 요소의 설계 및 실행을 보여주기 위한 실용적인 예시를 제공합니다.
수많은 프로젝트와 사용 사례의 주된 목표는 사람이 정보를 처리하기 위해 수행해야 하는 단계와 노력의 수를 줄이는 것입니다. 회의 통합의 예를 들어보면, 사람이 회의에 참석하여 토론을 듣고 회사 전체에 공유할 정보를 수동으로 처리해야 합니다. AI 서비스를 구현하면 이러한 모든 단계를 '저장' 한 번의 작업으로 압축할 수 있습니다.
AI 서비스 레이어 구축
1단계: 회의 내용 입력
AI 서비스 레이어 구축의 첫 번째 단계는 사용자가 회의 내용을 파워 플랫폼에 입력할 수 있도록 하는 것입니다.
이 작업은 사용자가 대화 내용을 복사하여 붙여넣을 수 있는 직관적인 대화 상자를 사용하여 수행할 수 있습니다. 이 대화상자에는 텍스트 입력 필드와 저장/취소 버튼이 있어 프로세스를 관리할 수 있습니다. 이러한 직관적인 디자인 덕분에 사용자는 AI 처리 워크플로우를 시작하는 데 필요한 데이터를 빠르고 쉽게 제공할 수 있습니다. 초기 업로드 프로세스를 간소화하여 사람이 시작하더라도 AI가 작업을 수행할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.
SharePoint에 회의록 저장
사용자가 회의 내용을 입력한 후 다음 단계는 데이터를 SharePoint 목록에 저장하는 것입니다.
이 SharePoint 목록은 모든 회의록의 중앙 저장소 역할을 하여 쉽게 액세스, 관리 및 추가 분석을 할 수 있도록 합니다. 각 회의 항목은 목록의 새 행으로 저장되며 회의 제목, 카테고리, 주요 결정 사항, 작업, 후속 항목, 처리 상태와 같은 메타데이터를 위한 전용 열이 있습니다. 이렇게 체계적으로 정리된 방식은 AI 분석 및 보고를 위해 모든 관련 정보에 액세스할 수 있도록 보장합니다. 중요한 점은 이 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 제공해야 한다는 것입니다.
Power Automate와 AI 비즈니스 레이어
AI 처리 워크플로우를 자동화하기 위해 Power Automate가 사용됩니다.
Power Automate는 비즈니스 계층으로 작동하여 SharePoint 목록을 AI 서비스에 연결합니다. 이 시나리오에서는 'AI 모임 작성자'로 명명되어 사용자의 노력을 최적화하기 위해 AI 기능을 관리합니다. Power Automate를 사용하면 기업은 회의록에서 자동으로 인사이트를 도출하고, 작업을 할당하고, 후속 항목을 생성할 수 있습니다. Power Automate는 필요한 수작업을 줄여줍니다.
대규모 언어 모델(LLM)과 상호 작용하기
AI를 Power Platform에 성공적으로 통합하려면 LLM(대규모 언어 모델)과 상호 작용하는 방법을 아는 것이 중요합니다.
데이터를 추출하고, 관련 질문을 하고, 정보를 효율적으로 요약할 수 있는 효과적인 프롬프트를 구성하는 방법을 알아야 합니다. 이 모든 데이터를 GPT-3.5 또는 GPT-4와 같은 AI 모델에 전달해야 합니다. 프로젝트에서 AI를 제공하기 위한 기본 구성 요소는 프롬프트이며, 이에 대해서는 여기서 자세히 살펴보겠습니다.
프롬프트에는 정보를 처리하는 방법에 대해 AI 모델에 지시하는 지침이 포함되어 있습니다. 이를 통해 프로젝트에서 모든 AI 작업이 의도한 대로 작동하도록 보장할 수 있습니다. 다음 단계에서는 프롬프트를 중앙 집중식 SharePoint 목록에 저장하여 이러한 프로젝트를 확장할 수 있는 방법을 설정하겠습니다.
AI 모델을 위한 서비스 레이어 만들기
최종 목표는 AI 모델에 전송되는 프롬프트에 대해 재사용 가능한 패턴을 설정하는 것입니다. 핵심 기술은 Power Platform 사용 사례의 데이터에서 AI 모델 지침을 분리하는 것입니다. 이를 효과적으로 달성하려면 입력 데이터에서 비즈니스 로직을 분리하는 프롬프트 템플릿을 디자인하세요. AI가 처리할 데이터와 AI가 작업을 이해할 수 있도록 구체적인 지침이 모두 필요합니다. 표 1은 이를 달성하는 서비스 계층을 구성하는 방법을 보여줍니다.
표 1: AI 서비스 레이어
| 열 | 설명 |
|---|---|
| 프롬프트 키 | 프롬프트의 고유 식별자로, Power Automate가 프롬프트를 가져올 수 있도록 합니다. |
| 메시지 배열 | AI가 프롬프트를 사용하여 처리할 데이터입니다. |
| 토큰 수 | AI 모델에 필요한 토큰 수입니다. |
이렇게 하면 서로 다른 시스템을 사용하더라도 각 고유한 사용 사례에 대한 비즈니스 규칙을 유지하면서 모든 중요한 데이터를 유지할 수 있습니다.
AI 통합 고려 사항
AI 모델이 지속적으로 발전함에 따라 비즈니스 계층을 사용하는 특정 AI 모델 및 버전과 독립적으로 설계하는 것이 중요합니다. 이러한 분리를 통해 팀이 특정 애플리케이션을 개선할 수 있는 역량을 강화할 수 있습니다. 다음은 AI 구현을 위한 다른 중요한 고려 사항입니다:
- 템플릿의 중앙 리포지토리를 유지하세요.
- 처리된 데이터를 추적할 수 있는 로깅 메커니즘을 구현합니다.
- 데이터와 템플릿을 완전히 분리하여 프로젝트 확장이 가능하도록 합니다.
- 제공된 데이터를 통해 AI 모델이 학습할 수 있도록 피드백 시스템을 설정하여 지속적인 개선을 촉진합니다.
단계별 튜토리얼: AI 미팅 크리에이터 구현하기
1단계: 프로젝트 대시보드 설정하기
먼저, 미팅 탭이 있는 대시보드를 설정합니다. 이 대시보드는 모든 프로젝트 관련 정보의 중심 허브 역할을 해야 합니다. 다양한 부서와 사용자 그룹에서 사용할 수 있도록 디자인해야 합니다.
2단계: AI 프롬프트 템플릿 목록 만들기
AI 프롬프트를 관리하기 위해 별도의 SharePoint 목록을 만들어야 합니다. 이 방법은 시스템 유연성을 높여 테이블 데이터와 상호 작용하면서 수많은 업데이트와 수정을 허용합니다. 이 서비스 목록에 프롬프트 키, 메시지 배열 및 토큰 수가 포함되어 있는지 확인하세요.
3단계: 회의 녹취록 입력 추가하기
사용자에게 Teams와 같은 애플리케이션에서 모임 노트를 복사하여 붙여넣을 수 있는 인터페이스를 제공하세요. 그런 다음, 데이터가 적절한 열에 올바르게 업로드되었는지 확인하세요.
4단계: AI 프롬프트로 보내기
이제 AI 서비스에 워크로드를 위임할 차례입니다. 템플릿과 함께 모든 데이터를 수집하고 미팅 결과를 생성하는 Power Automate 플로우를 만드세요.
AI 서비스 계층의 장점과 위험
장점
재사용성 향상. 조직 전체에 공유 에코시스템을 구축하세요.
향상된 AI 모델. 팀이 AI에 집중할 수 있어 처리 능력이 향상됩니다.
민첩성 향상. 팀 전체에 배포할 수 있을 만큼 유연한 AI 구현을 보장합니다.
단점
초기 복잡성. 이 접근 방식은 애드혹 방식에 비해 첫 번째 빌드에서 더 복잡할 수 있습니다.
초기 투자. 잠재적인 비용이 팀을 위축시킬 수 있습니다. 비용 편익 분석을 수행하면 투자를 정당화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
FAQ
재사용 가능한 AI 아키텍처를 사용하면 어떤 주요 이점이 있나요?
재사용 가능한 AI 아키텍처는 중복성을 줄이고 확장성을 개선하며 유지 관리를 간소화하여 장기적으로 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
AI 솔루션의 어떤 부분을 재사용 가능하게 만들어야 하는지 어떻게 결정하나요?
데이터 처리, 감정 분석 또는 요약과 같이 다양한 프로젝트에서 활용할 수 있는 핵심 AI 기능에 집중하세요.
Power Platform에서 프롬프트를 처리하는 가장 효율적인 방법은 무엇인가요?
AI 프롬프트 템플릿 목록을 사용하면 프롬프트를 특정 사용 사례와 분리하여 광범위한 영향 없이 쉽게 수정하고 업데이트할 수 있습니다.
잘 설계된 AI 로깅 전략의 핵심 요소는 무엇인가요?
데이터 입력, 출력 및 토큰 소비를 모니터링하여 솔루션을 효과적으로 추적하고 개선하세요.
관련 질문
Power Platform 내에서 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 AI를 어떻게 사용할 수 있나요?
AI는 Power Platform에서 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 챗봇은 고객 서비스, 데이터 분석, 자동화된 보고 및 콘텐츠 제작에 매우 효과적입니다. Power Platform에서 AI가 광범위하게 사용됨에 따라 AI를 워크플로에 통합하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구가 제공됩니다.
Power Platform에서 AI를 구현할 때 어떤 보안 및 규정 준수 조치를 고려해야 하나요?
데이터 개인정보 보호 및 보안은 매우 중요합니다. 민감한 정보를 보호하기 위해 데이터 손실 방지(DLP) 정책을 적용하는 것이 좋습니다. 또한 솔루션이 국제 및 현지 규정을 준수하는지 확인하세요. 기밀 데이터는 항상 암호화하세요.
파워 플랫폼 개발자가 AI 솔루션을 효과적으로 구현하기 위해 필요한 기술은 무엇인가요?
파워 플랫폼 개발자는 데이터 모델링, 워크플로 자동화, AI 원칙에 대한 탄탄한 이해가 필요합니다. 성공적인 구현을 위해서는 이 두 영역 간의 격차를 해소하는 것이 중요합니다.
AI가 Power Platform 내 데이터 입력 프로세스의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있나요?
예. AI는 문서를 스캔하고 관련 세부 정보를 추출하여 애플리케이션에 자동으로 입력함으로써 시간이 지남에 따라 수동 입력과 인적 오류를 최소화할 수 있습니다.
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Power Platform을 처음 접했는데, AI 통합이 생각보다 간단하네요. 회사에서 자동화 솔루션 도입을 검토 중인데, 이 아키텍처 패턴이 실용적으로 보여요. 다만 이런 플랫폼에 의존하게 되면 향후 기술 변경 시 마이그레이션 비용이 클까 조금 걱정됩니당 🤔 재사용 가능한 모듈이라니, 개발 시간을 확 줄일 수 있을 것 같아요! 한편으로는 표준화된 솔루션이 업무 다양성을 떨어뜨릴 수도 있다는 생각이 살짝 드네요.
Interessanter Einblick in die Architektur von Power Platform! 🤓 Ich frage mich, wie weit solche wiederverwendbaren Lösungen die Entwicklungskosten tatsächlich senken können. Habe schon Erfahrung mit anderen Low-Code-Tools gemacht – manchmal stößt man bei komplexen Anforderungen doch an Grenzen. Vielleicht könnte der Artikel mehr auf konkrete Fallstricke eingehen?
