데이터, 로직과 액션을 의사결정에 연결

Palantir 플랫폼은 Foundry의 데이터 운영, AIP의 생성형 AI와 Apollo의 소프트웨어 전달을 연결합니다. 이 조합을 AI Mesh로 표현할 수 있으며, LLM 기반 웹 앱, 비전 언어 모델을 사용하는 모바일 앱과 현장에서 모델을 실행하는 엣지 앱을 같은 기반 위에 구성합니다.

판단을 구성하는 요소

온톨로지는 이 요소를 보안 정책과 함께 연결합니다. 사람과 AI가 같은 업무 대상을 읽고, 로직의 결과를 살펴보고, 허용된 액션으로 판단을 실행하도록 구성합니다.

데이터로 판단의 문맥 만들기

객체와 링크는 실제 업무 대상과 관계를 표현합니다. 의미 기반 검색은 비정형 내용의 검색에, 미디어 참조는 이미지와 동영상에, 값 유형은 추가 제약과 문맥을 속성에 담는 데 사용합니다. 이 모델을 표, 비정형 자료, 지리공간, 시간 및 시뮬레이션 관점에서 탐색할 수 있습니다.

온톨로지 모델은 API와 OSDK를 통해 다른 애플리케이션에 제공됩니다. 이를 이용하면 플랫폼 안의 화면뿐 아니라 기존 기업 시스템과 사용자 정의 앱에서도 같은 업무 개념을 사용할 수 있습니다.

Data Connection과 데이터 통합 도구는 여러 원천의 형식을 정리합니다. Pipeline Builder의 LLM 변환은 분류, 감정 분석, 요약, 개체 추출과 번역을 파이프라인에서 수행할 수 있습니다. 미리 계산한 제안을 온톨로지에 넣으면 운영자가 검토할 때마다 모델을 다시 호출할 필요가 줄어듭니다. 판단 시점에 호출하는 대화형 모델과 사전 계산은 함께 사용할 수 있습니다.

Pipeline Builder 및 Code Repositories의 AIP Assist는 기능 설명, 코드와 화면 문맥을 바탕으로 다음 작업이나 관련 학습 경로를 찾는 데 도움을 줍니다.

로직의 형태

모델

예측 모델, 최적화 모델과 LLM은 입력을 받아 판단에 필요한 결과를 제공합니다. Modeling objective는 모델의 개발 및 평가와 운영 수명주기를 관리하고, model adapter는 모델을 플랫폼에서 호출할 인터페이스를 정합니다.

플랫폼 안에서 학습하거나 컨테이너를 가져오거나 사전 학습 모델을 업로드할 수 있습니다. 온톨로지에 연결한 모델 함수는 앱에서 대화형으로 호출하고, 배치 배포는 스케줄에 따라 데이터 파이프라인에서 실행할 수 있습니다.

Language Model Service는 모델과 제공자의 차이를 공통 인터페이스로 연결합니다. AIP Evals는 모델 사이의 성능과 시간에 따른 변화를 비교해 품질 변동 및 드리프트를 살피는 데 사용합니다.

업무 규칙

명시적인 규칙과 절차를 로직으로 구성할 수 있습니다. 외부에 있는 로직은 External Functions와 웹훅으로 대화형 업무에 연결하거나 External Transforms로 파이프라인에 연결합니다. 내부에서는 Foundry Rules와 Pipeline Builder로 데이터 처리 규칙을, Automate와 Functions로 실행 시점의 로직을 구성합니다.

분석과 보고서

Contour와 Quiver의 분석, Code Workspaces의 노트북에서 만든 계산도 재사용할 수 있습니다. 온톨로지의 공통 의미를 바탕으로 분석을 템플릿화하고 Object Views, Workshop 또는 독립 대시보드에 넣습니다. 사용자는 업무 화면에서 결과를 보고 필요하면 상세 분석으로 이동합니다.

판단을 액션으로 적용

액션은 객체, 속성과 링크를 만들거나 바꾸고 외부 시스템에 변경을 전달하는 실행 단위입니다. 단순한 액션은 화면에서 규칙과 폼을 정의하고, 복잡한 변경은 함수 기반 액션으로 구현합니다. OSDK와 플랫폼 API를 통해 외부 앱에서도 액션을 사용할 수 있습니다.

액션의 권한과 제출 조건은 어떤 사용자 또는 에이전트가 어느 조건에서 변경을 실행할 수 있는지 결정합니다. 결과를 온톨로지에 기록하면 나중에 관측한 결과와 연결해 모델 개선이나 운영자의 후속 판단에 활용할 수 있습니다.

공급망이나 생산 현장에서는 작은 변경이 여러 후속 결과를 만들 수 있습니다. 시나리오는 실제 상태와 구분한 가정 상태에서 예측, 업무 모델과 분석을 수행하는 데 사용합니다. Vertex는 관계 시각화와 시나리오 탐색을, Workshop은 가정 분석을 포함하는 업무 앱을 지원합니다. 이 가정 상태는 개발 변경을 관리하는 Global Branch와 구분해야 합니다.

AI가 제안을 만들고 사람이 수정 및 승인하는 구성도 가능합니다. Workshop에서 AIP Logic을 동기적으로 호출하거나 Automate 및 Pipeline Builder의 Use LLM으로 비동기 제안을 준비할 수 있습니다. 검토 과정과 최종 결정을 기록하면 후속 평가와 개선에 사용할 피드백을 얻습니다.

플랫폼 기능의 연결 범위

조직과 마킹 같은 강제 접근 조건은 Foundry가 관리하는 파생 데이터에도 전파됩니다. 원본 리소스에 부여한 역할과 제한 뷰의 행 정책은 데이터가 읽힌 뒤의 결과에 자동으로 이어지는 제어가 아니므로 각각의 접근 경로를 설계해야 합니다. 외부에 내보낸 평문 파일에도 플랫폼의 접근 제어가 계속 강제되는 것은 아닙니다.

업무를 구체화할 때는 기능 요구사항을 정하고 산업별 사례를 비교할 수 있습니다. 실습 과정은 Introduction to Foundry & AIP와 첫 전체 워크플로에서 제공됩니다. AIP Now의 활용 예시는 공개 쇼케이스에서 볼 수 있습니다.