MS Ignite 2023 : Common Generative AI Use Cases with Azure and Snowflake

Common Generative AI Use Cases with Azure and Snowflake

(https://ignite.microsoft.com/en-US/sessions/f62a82a8-44ca-410c-8104-d22d0ee802da?source=sessions)

-       Microsoft 및 Snowflake 강화 계약

최근에 체결된 계약으로 두 회사는 협력을 강화하고 고객에게 높은 수준의 서비스를 제공

 

-       Snowflake와 Microsoft의 목표

두 회사는 고객이 Snowflake를 Azure와 효과적으로 사용할 수 있도록 리소스를 확보하고 기술적 통합 목표.

 

-       AI 도입 현황

MIT 조사에 따르면 87%의 기업이 AI 도입으로 경쟁 우위를 창출하고자 하며, 이미 80% 이상이 도입을 고려 중.

 

-       AI의 역할과 기대치

기업은 AI를 통해 생산성을 향상시키고, 많은 관리자들은 팀의 생산성 향상을 위해 AI를 활용

 

-       Microsoft Cloud의 AI 지원

Microsoft Cloud는 종합적인 AI 스택을 제공하며, 보안, 디지털 혁신, 산업 클라우드 등 다양한 영역에서 AI를 지원. MS는 AI를 핵심으로 한 기술 혁신을 추구하며, Snowflake와의 협업을 통해 데이터와 AI 프로세스를 효과적으로 통합.

 

-       Generative AI의 Snowflake 시각

Snowflake는 일관된 데이터와 보안 기능을 활용하여 LLM 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있는 플랫폼을 제공.

 

 

-       Generative AI 구현 패턴 소개

다양한 패턴 소개, Prompt flow, Power Apps, External Function, Snowpark External Access, Streamlit 등을 활용한 구현 방법을 제시.

 

-       AI 도입에 따른 산업의 변화

현재 산업은 AI 기술을 적극적으로 도입하여 경쟁 우위를 확보하고 있으며, 이에 따라 기업들은 AI 기술에 대한 높은 수요가 있음.

 

-       AI 기술 적용 분야

마케팅, 영업, 금융, 운영, 업무 등 여러 부문에서 GenAI를 활용한 다양한 응용 가능.

고객 데이터를 기반으로 한 통찰력 제공을 통해 비즈니스 부서에서 중요한 결정 수행. 고객 인사이트 도출, 이탈 분석, 영업 인텔리전스, 지능형 채팅 보드, 예측 분석 등 다양한 비즈니스 사용 사례.

 

-       아키텍처 모델

AI를 초 단위로 사용하고, 분 단위로 애플리케이션을 구축하며, 커스터마이징을 통해 개별 Bedrock 기능을 활용.

 

-       Azure Machine Learning과의 효율적 통합

Azure Machine Learning의 prompt flow를 활용하여 Snowflake에서 강력한 통합을 이루고, Azure OpenAI와의 상호 작용을 손쉽게 함.

 

스노우플레이크 데이터와 Azure Open AI의 RAG 구성

파워앱스를 통한 스노우플레이크와 Azure OpenAI의 직접적인 데이터 공유

 

Azure Funtion을 통한 API 통신

익스터널 액세스를 통한 API 통신