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AI 워크플로우 효율화: 작업 단계별 최적 모델 선정 전략
분류, 추출, 생성 등 태스크별로 동일한 모델을 고집하지 않고 단계별 요구사항에 맞는 모델을 선정하는 아키텍처 조언.
요약
AI 워크플로우 구축 시 모든 단계에 동일한 모델을 사용하는 것이 반드시 최적은 아니며, 각 단계별 특성에 맞는 모델을 선택해야 합니다. 예를 들어 티켓 분류, 주문 번호 추출, 답변 초안 작성과 같은 작업은 각기 다른 요구사항을 가지고 있습니다. 분류 작업에는 명확한 카테고리 설정이, 데이터 추출에는 정확한 값 도출이, 답변 작성에는 정책 준수 및 사실 기반의 논리력이 필요합니다. 따라서 라우터를 구축하기 전에 도구 호출, 구조화된 출력, 긴 컨텍스트 윈도우, 고도화된 추론 능력 등 단계별 필수 요건을 먼저 명확히 정의해야 합니다. Mango Inference와 같은 모델 호스팅 서비스를 활용해 각 단계에 적합한 모델을 테스트하고 비교하는 전략이 필요합니다.
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원문 제목 Does every step in your AI workflow need the same model?
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