통합

질문	응답의 예
생성형 AI 솔루션을 기존 시스템 또는 데이터 소스와 통합하기 위한 요구 사항은 무엇입니까?	REST APIs, 메시지 대기열, 데이터베이스 커넥터 등.
생성형 AI 솔루션을 위해 데이터를 어떻게 수집하고 사전 처리하나요?	배치 처리, 스트리밍 데이터, 데이터 변환 및 기능 엔지니어링을 사용합니다.
생성형 AI 솔루션의 출력은 어떻게 소비되거나 다운스트림 시스템과 통합되나요?	API 엔드포인트, 메시지 대기열, 데이터베이스 업데이트 등을 통해
생성형 AI 솔루션에 사용할 수 있는 이벤트 기반 통합 패턴은 무엇입니까?	메시지 대기열(예: Amazon SQS , Apache Kafka, RabbitMQ), pub/sub 시스템, 웹후크, 이벤트 스트리밍 플랫폼.
생성형 AI 솔루션을 다른 시스템과 연결하는 데 사용할 수 있는 API 기반 통합 접근 방식은 무엇입니까?	RESTful APIs, GraphQL APIs, SOAP APIs(레거시 시스템용).
생성형 AI 솔루션 통합에 사용할 수 있는 마이크로서비스 아키텍처 구성 요소는 무엇입니까?	서비스 간 통신, API 게이트웨이, 컨테이너 오케스트레이션(예: Kubernetes)을 위한 서비스 메시입니다.
생성형 AI 솔루션을 위해 하이브리드 통합을 구현하려면 어떻게 해야 하나요?	실시간 업데이트를 위한 이벤트 기반 패턴, 기록 데이터를 위한 배치 처리, 외부 시스템 통합을 위한 APIs 결합하여
생성형 AI 솔루션 출력을 다운스트림 시스템과 통합하려면 어떻게 해야 하나요?	API 엔드포인트, 메시지 대기열, 데이터베이스 업데이트, 웹후크 및 파일 내보내기를 통해
생성형 AI 솔루션을 통합하려면 어떤 보안 조치를 고려해야 합니까?	인증 메커니즘(예: OAuth 또는 JWT), 암호화(전송 중 및 저장 중), API 속도 제한 및 액세스 제어 목록(ACLs).
LlamaIndex 또는 LangChain과 같은 오픈 소스 프레임워크를 기존 데이터 파이프라인 및 생성형 AI 워크플로에 통합하려면 어떻게 해야 하나요?	LangChain을 사용하여 특히 에이전트 및 메모리 관리 기능을 위한 복잡한 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 계획입니다. 향후 6개월 이내에 생성형 AI 프로젝트의 60%가 LangChain을 사용하는 것을 목표로 합니다.
선택한 오픈 소스 프레임워크와 기존 데이터 인프라 간의 호환성을 보장하려면 어떻게 해야 하나요?	원활한 호환성을 보장하기 위해 전용 통합 팀을 만들고 있습니다. 3분기까지 목표는 현재 데이터 레이크 구조 내에서 효율적인 데이터 인덱싱 및 검색을 위해 LlamaIndex를 사용하는 완전 통합 파이프라인을 확보하는 것입니다.
신속한 프로토타입 제작 및 실험을 위해 LangChain과 같은 프레임워크의 모듈식 구성 요소를 어떻게 활용할 계획입니까?	개발자가 LangChain의 구성 요소를 사용하여 빠르게 프로토타입을 만들 수 있는 샌드박스 환경을 설정하고 있습니다.
빠르게 진화하는 이러한 오픈 소스 프레임워크의 업데이트와 새로운 기능을 따라잡기 위한 전략은 무엇입니까?	LangChain 및 LlamaIndex LlamaIndex에 대한 GitHub 리포지토리 및 커뮤니티 포럼을 모니터링할 팀을 배정했습니다. 성능 개선 및 새로운 기능에 중점을 두고 분기별로 주요 업데이트를 평가하고 통합할 계획입니다.