Azure AI Foundry 소개

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• *AI 초보자 및 기업 개발자**
• 난이도: 초보자 대상으로 기술 용어 설명 포함*

핵심 요약

• Azure AI Foundry는 Microsoft가 제공하는 커스텀 AI 에이전트 개발 플랫폼
• 기본 구성 요소: Azure AI Hub, Projects, Model Catalog, Prompt Flow, Vector Indexes
• AI 에이전트 개발 흐름: 아이디어 정의 → 데이터 수집 → 모델 선택 → 대화 설계 → 테스트 → 배포 → 모니터링

섹션별 세부 요약

1. Azure AI Foundry란?

• AI 에이전트 개발을 위한 통합 플랫폼 제공
• 커스텀 AI를 통해 기업 특화 문제 해결
• 일반 AI 도구의 한계 극복 (예: 데이터 맞춤형 이해, 기업 내부 프로세스 반영)

2. 주요 기능

• 커스텀 AI 에이전트 개발: 챗봇 이상의 복잡한 문제 해결 가능 (예: 고객 지원, 판매 지원)
• 기반 모델 활용: GPT-4, Llama, Hugging Face 등 다양한 모델 제공
• 내부 데이터 연동: 문서, 데이터베이스, 지식 기반 연결 (Vector Indexes 활용)
• 책임 있는 AI 개발: 공정성, 안정성, 투명성 보장

3. 주요 구성 요소

• Azure AI Hub: 조직 전체 AI 관리 (보안, 자원, 액세스 제어)
• Azure AI Projects: 개별 AI 애플리케이션 개발 작업 공간
• Model Catalog: GPT-4, Llama 등 기반 모델 제공 (Fine-tuning 또는 Prompt 기반 사용)
• Prompt Flow: AI 에이전트 논리 설계 (RAG 기법 활용)
• Vector Indexes: 내부 데이터의 빠른 검색을 위한 특수 인덱싱

4. AI 에이전트 개발 단계

• 아이디어 정의: 해결하고자 하는 문제 명확화 (예: HR 정책 질문 답변)
• 환경 설정: Azure AI Hub와 Project 생성
• 데이터 수집: 에이전트가 필요한 문서, FAQ, 데이터 수집
• 모델 선택: Model Catalog에서 적합한 기반 모델 선택
• 대화 설계: Prompt Flow를 통해 질문 이해, 데이터 검색, 답변 생성 흐름 설계
• 테스트: Evaluation Tool로 정확성 및 안정성 검증
• 배포: 웹 애플리케이션 또는 내부 도구로 서비스 제공
• 모니터링: 성능 및 사용 패턴을 통한 지속적인 개선

5. 기업 대상 장점

• 커스터마이징: 표준화된 솔루션 대신 기업별 요구사항 반영
• 보안: 내부 데이터의 Azure 환경 내 보호
• 확장성: 소규모부터 대규모로 유연한 확장 가능
• 통합: 기존 Azure 서비스와의 호환성 제공

결론

• 시작 전략: Azure 기초 학습 → AI Studio 탐색 → 간단한 케이스부터 개발 → Prompt engineering 학습 → Microsoft Learn 문서 활용 → 실제 프로젝트 실험
• 핵심 팁: "RAG 기법"을 통해 내부 문서 기반 정확한 답변 생성, "Evaluation Tool"을 활용한 테스트 반복, "Prompt Flow"로 대화 논리 설계 최적화