AIP 시작하기
AIP를 처음 익힐 때는 플랫폼의 데이터 관리 방식을 이해하고, 해결할 업무를 정한 뒤, 데이터부터 사용자 애플리케이션까지 하나의 흐름을 구성하는 순서가 유용합니다.
플랫폼과 데이터 관리 이해
먼저 Foundry의 데이터, 프로젝트와 리소스, Ontology의 객체와 관계를 구분합니다. AIP는 이 데이터와 업무 맥락을 LLM에 연결하여 사용할 수 있게 합니다.
적용할 업무의 범위 결정
해결할 업무와 우선순위를 정합니다. 입력 데이터, 결과를 사용할 사람, 결과를 반영할 업무 단계를 정하면 구현 범위를 구체화할 수 있습니다.
모델 답변을 사용할 업무 절차와 평가 및 검토 책임도 정해야 합니다. 관련 기준은 AI 윤리와 거버넌스에서 다룹니다.
데이터부터 애플리케이션까지 연결
AIP를 사용하는 전체 흐름의 예로 PDF에서 정보를 추출하고, 그 데이터를 Ontology에 연결하고, 지식 그래프에 기반한 챗봇을 구성한 다음, 챗봇과 상호작용하는 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
| 단계 | 역할 |
|---|---|
| PDF 정보 추출 | 문서의 정보를 업무 데이터로 변환 |
| Ontology 구성 | 데이터를 업무 객체와 관계에 연결 |
| AIP Chatbot 구성 | 지식 그래프와 도구를 활용하는 대화형 도우미 구성 |
| 대화형 애플리케이션 구성 | 사용자가 챗봇 및 업무 정보와 상호작용할 화면 제공 |
AIP Chatbot Studio의 핵심 개념과 Workshop 시작하기에서 각각 대화형 도우미와 애플리케이션 구성 방식을 익힐 수 있습니다.
별도 실습 교육 과정
Palantir Learning은 다음 교육 과정을 제공합니다. 표의 시간은 해당 교육 과정의 안내 시간입니다.
| 과정 | 내용 | 안내 시간 |
|---|---|---|
| Introduction to Foundry & AIP for Enterprise Organizations | 플랫폼의 기본 개념과 데이터 관리 시스템을 발전시키는 접근 방식 | 별도 안내 없음 |
| Scoping Use Cases for Foundry & AIP | 적용 사례의 범위와 우선순위 결정 | 약 15분 |
| Speedrun: Your First AIP Workflow | PDF 정보 추출, Ontology 연결, AIP Chatbot 구성, 대화형 애플리케이션 제작 | 약 60~90분 |
AIP Chatbot은 이전에 AIP Agent라는 이름으로 불렸습니다.