웨비나속 Q&A
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Q
좋은 강의 감사합니다, HR 측면에서도 RAG AI 솔루션이 상당히 유용할 듯 한데, 우리 회사는 인사 정보가 인적사항/고과/연봉 등으로 개인정보 보호가 강해 별도 시스템으로 구축이 되어있는데(SAP에서도 오픈 안되고 별도 시스템과 연동하게끔 구현됨) 이를 AI를 위해 인터페이스할 경우 보안 문제는 어떻게 해소할 수 있을지와 사례가 있다면 궁금합니다
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Q
[질문] RAG 도입 시 가장 먼저 고려해야 할 기술적, 운영적 과제는 무엇이며, 성공적인 PoC(개념 증명)를 위해 기업이 반드시 설정해야 할 핵심 성공 지표(KPI)는 무엇이 있을까요?
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Q
[질문] LLM과 RAG를 결합할 때, 멀티클라우드 환경에서 모델이 다양한 데이터 소스에 접근해야 하다 보니 인증 체계가 복잡해질 수 있는데, 이를 단일화해서 관리할 수 있는 방법이 있을까요?
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[질문] 데이터 취합과 AI 처리 속도를 동시에 최적화하려면 어떤 아키텍처가 효과적인가요?
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[질문] 금융, 제조, 공공 등 다양한 산업군에서 RAG AI를 도입하려 할 때, 두 솔루션의 통합이 레거시 시스템과의 호환성이나 멀티클라우드 환경에서 어떤 이점을 줄 수 있는지, 그리고 실제 성공 사례가 있다면 공유해 주실 수 있을까요?
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질문] Multidimensional 로 가면 나타나는 다른 curse of dimensionality 는 단순한 계산양의 증가가 아니라, similarity measure의 차이가 매우 작아지는 것인데, 방금전 말씀하신 dimensionality reduction은 최적의 manifold를 찾아낸다는 의미인가요? 아니면 단순한 pca 같은 spectral method 를 사용하셨나요
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[질문] RAG를 활용할 때 기업 내부 데이터 보안과 규제 준수를 동시에 충족시키는 데 있어 F5와 NetApp이 제공하는 차별화된 접근법은 무엇인지 문의드립니다.
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(질문) 솔루션 운영중에 발생했던 기술적인 이슈(기능,속도,보안 등)나 해결사례가 궁금합니다. 그리고 장애복구, 시스템 유지보수와 같은 기술적인 운용은 어떻게 이루어지는지요?
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[질문] 멀티클라우드 환경에서 RAG 아키텍처를 설계할 때 가장 먼저 고려해야 할 핵심 요소는 무엇인지 궁금합니다.
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[질문] 방금 단일 OS라 하셨는데, 이게 어떤 의미죠? K8s container로 서비스를 구성한다고 하면 각 pod 가 homogeneous 해야 한다는 의미는 아니죠
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[질문] 멀티클라우드 환경은 데이터가 여러 지역에 분산되어 있는데, 이런 데이터 분산 상황에서 RAG를 적용할 때 지연(latency) 문제가 발생하지 않도록 하기 위해 어떤 아키텍처적 접근을 고려해야 할까요?
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[질문] RAG 기반 AI 서비스에서 내부 민감 데이터를 외부로 유출하지 않으면서 활용하는 방법은 무엇인가요?
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[질문]현재 업계 동향 및 앞으로의 발전 방향에 대해서 문의드립니다
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(질문) 운영하는데 있어서 오류 및 오동작을 방지하기위한 알고리즘은 어떻게 되는지요? 커스터마이징을 통한 개선은 어떤식으로 하는게 적절한지 궁금합니다.
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[질문] 인터넷상의 정보로 AI검색을하면 할루시네이션이 많이 발생하고 또 이를 알기에 여러방법으로 확인작업을 합니다. 이를 보완하는 방법으로 사내 정보를 우선 검색하는 방법이 있지만 이도 쓰레기 데이터도 많고 버전관리도 안되고있어 어쩌면 더욱 외곡된 정보를 믿으면서 사용되기도 합니다. 이런 리스크의 대응방안으로 사내 전문문서의 버전관리와 문서관리 체계를 갖춰야할 듯 한데, 문서관리 체계에 대한 좋은 방안을 가이드바랍니다.
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(질문) 도입을 추진하는 많은 기업이 ‘기존 인프라와의 호환성 문제’ 또는 ‘보안 정책 적용의 복잡성’ 등의 이유로 어려움을 겪습니다. 국내 기업들이 도입할 때 가장 자주 부딪히는 현실적인 문제는 무엇이고, 이를 해결하기 위한 실용적인 접근법은 어떤 것이 있을까요?
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Q
[질문] 멀티클라우드 환경에서 분산된 데이터를 안전하게 통합하려면 어떤 접근 방식이 필요한가요?
A
멀티 클라우드 환경에서 각 클라우드의 사업자의 스토리지 서비스를 사용하시게 되면 아무래도 데이터 이동에 대한 제약이 많을 수 밖에 없습니다. NetApp은 멀티 클라우드의 각 사업자에 스토리지 서비스를 제공하여, 이를 통해 분산 된 데이터를 손쉽게 이동하고 통합이 가능합니다.
NetApp
2025-09-30 14:15
Q
[질문] 대규모 언어 모델과 외부 지식 검색이 결합된 RAG 구조에서는 저장소 I/O 성능과 네트워크 레이턴시가 중요한데, NetApp의 스토리지 최적화와 F5의 트래픽 제어 기능이 이를 어떻게 개선하고 비용 효율적인 인프라를 제공할 수 있는지 궁금합니다.
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Q
[질문] RAG 시스템은 데이터의 양과 쿼리 빈도에 따라 인프라 비용이 크게 변동될 수 있습니다. 특히 멀티클라우드 환경에서는 각 클라우드 벤더의 비용 체계가 달라 예측 및 관리가 어려운데, F5와 NetApp 솔루션을 도입했을 때, 데이터 전송 비용(Egress Cost)을 어떻게 절감할 수 있는지 ? 그리고, 스토리지 및 컴퓨팅 리소스의 효율적인 사용을 위한 자동 스케일링(Auto-scaling) 및 최적화 방안은 무엇인지 ? 또한, 두 솔루션의 통합 모니터링 및 관리 대시보드를 통해 RAG 서비스의 성능 지표와 비용을 어떻게 한눈에 파악하고 효율적으로 운영할 수 있는지에 대한 답변 부탁드립니다.
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