비즈니스 용 LLM 에이전트의 10 응용 프로그램

소개

대형 언어 모델 또는 LLM은 특히 콘텐츠 작업과 관련하여 게임 체인저입니다. GPT-4, Gemini 및 LLAMA와 같은 요약, 번역 및 세대 지원 지원을 통해 컨텐츠 및 데이터로 간단하게 작업 할 수있었습니다. 이것들은 개인으로서 우리에게 충분할 수 있지만, 회사는 비즈니스 상황에 따라 실행 가능한 결과를 생성하는 시스템이 필요합니다. 기업은 인간의 노력을 지원하고 전반적인 생산성을 높이며 기존 인프라에 기술 발전을 가져올 수있는 시스템이 필요합니다. LLM 비즈니스 에이전트는 그러한 모든 문제에 대한 원 스톱 솔루션이 될 수 있습니다. 비즈니스에서 LLM 에이전트 또는 AI 에이전트를 사용할 수있는 방법을 알아 보려면 계속 읽으십시오.

개요

• AI 에이전트가 무엇인지, 기업에 필요한 이유를 이해하십시오.
• 비즈니스에서 LLM 에이전트의 가장 인기있는 10 가지 응용 프로그램을 탐색하십시오.
• LLM 에이전트가 조직에 가져올 수있는 광범위한 혜택을 탐색하십시오.

목차

• 기업에 LLM 에이전트가 필요한 이유는 무엇입니까?
• LLM 요원은 무엇입니까?
• 10 LLM 에이전트는 비즈니스에 사례를 사용합니다
  • 실시간 데이터와 개인화 된 고객 상호 작용
  • 시장 분석 및 통찰력 세대
  • 자동화 된 프로젝트 관리
  • 공급망 관리
  • 준수 점검 및 계약 검토
  • 직원을위한 교육 및 개발
  • 사기 식별 및 예방
  • 코딩 및 소프트웨어 개발
  • 재무보고 및 분석
  • 연구 개발
• 조직을위한 LLM 에이전트의 주요 이점
• 자주 묻는 질문

기업에 LLM 에이전트가 필요한 이유는 무엇입니까?

기술은 항상 비즈니스보다 한 발 앞서있었습니다. 기술은 혁신을 요구하는 반면 비즈니스는 응용 프로그램에 중점을 둡니다. 비즈니스에는 스케일링이 필요하고 자동화 및 실시간 지원을 제공 할 수있는 기술이 필요합니다.

그렇기 때문에 개인, LLMS에서 인기가 있지만 아직 다양한 비즈니스 기능에서 비슷한 채택을 찾지 못했습니다.

이는 대부분의 LLM이 정적 데이터 세트에 대해 교육을 받았으므로 실시간 또는 최신 정보를 검색 할 수 없기 때문입니다. LLM이 우리에게 관련 정보를 제공하는 경우, 그것들을 사용하는 데 여전히 중요한 사람의 개입이 여전히 있습니다. 따라서 기존 LLM의 범위를 벗어난 비즈니스와 관련하여 AI 기반 자동화가 필요합니다.

LLM 에이전트가 들어오는 곳입니다.

LLM 요원은 무엇입니까?

LLM 에이전트는 GPT-4와 같은 대형 언어 모델의 성능을 추가 도구, 데이터 소스 및 알고리즘과 결합하여 실시간 정보에 액세스하고 작업을 자율적으로 수행하는 고급 AI 시스템입니다.

이 에이전트는 CRM 시스템, 이메일, 엑셀 시트 등이 될 수있는 외부 소스를 활용하여 실시간 정보를 얻고 자율적으로 행동 할 수있는 외부 소스를 활용하여 기존 LLM에 전원을 공급합니다. 또한 자연어를 이해하고 인간의 개입없이 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, LLM 에이전트는 다른 제품에 대한 수요에 대한 실시간 분석을 제공하도록 지시받을 수 있습니다. 다양한 제품의 수량을 추적하고 프로젝트의 진행 상황을 확인하며 워크 플로 내의 격차를 메우는 데 사용될 수 있습니다. 이 에이전트는 이상을 알리거나 플래그 또는보고하고 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

다음 시나리오를 고려하십시오. 온라인 소매 회사의 창고 관리자로 일하고 있습니다. 하루가 끝나면 창고의 전체 재고 상태를 업데이트해야합니다. 이를 위해 여러 소프트웨어를 사용하여 목록을 추적하여 하루의 주문을 수동으로 확인합니다. 이 과정은 시간이 많이 걸리며 종종 오류와 불일치로 이어질 수 있습니다.

이 전체 프로세스는 LLM 에이전트를 통합하여 이러한 여러 소프트웨어 인터페이스를 감독하여 자동화 할 수 있습니다. LLM 에이전트는 자연어 기반 쿼리를 이해하고 모든 관련 데이터베이스와 상호 작용하여 상세한 재고 상태를 제공 할 수 있습니다.

이것은 LLM 에이전트가 작업 프로세스를 단순화하고 팀의 생산성을 향상시키는 데 도움이되는 많은 상황 중 하나 일뿐입니다. 좀 더 탐색합시다.

10 LLM 에이전트는 비즈니스에 사례를 사용합니다

LLM 에이전트가 생성 AI와 관련하여 다음 국경을 대표한다는 사실을 부인할 수는 없습니다. 기술이 여전히 초기에도 불구하고, 특히 콘텐츠 생성 이상의 생성 AI를 활용하려는 조직의 경우 사용 사례가 엄청납니다.

이제 비즈니스에 LLM 에이전트의 가장 인기있는 10 가지 사용 사례를 살펴 보겠습니다.

1. 실시간 데이터와의 개인화 된 고객 상호 작용

LLM 에이전트는 조직의 여러 팀 내에서 대화를 단순화하여 채팅, 이메일, 마케팅 시스템 및 기타 데이터 세트에서 정보에 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

LLM이 장착 된이 AI 에이전트는 과거의 참여 및 선호도에 따라 상호 작용을 개인화하여 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

에이전트는 CRM 시스템, 라이브 피드, 데이터베이스 등과 같은 외부 소스와 통합 할 수 있습니다.이를 통해 간단한 FAQ에서 복잡한 문제 해결에 이르기까지 다양한 고객 쿼리에 대한 즉각적이고 정확한 응답을 제공 할 수 있습니다. 이 에이전트는 또한 맞춤형 제품 권장 사항 및 프로모션을 실시간으로 만들 수 있습니다. 이것은 참여와 전환율을 증가시킬 것입니다. 또한 고객 피드백을 분석하여 일반적인 문제를 식별하고 서비스 품질을 향상시킬 수도 있습니다.

비즈니스 구현 사례 연구

AT & T는 자율 비서를 사용하여 인간 에이전트에게 실시간 지원을 제공하고 있습니다. 예를 들어, 소비자가 콜센터를 호출 할 때 담당자와 LLM 에이전트가 함께 협력하여 서비스를 제공합니다. 대표는 고객의 계정 정보를 즉시 검토하고 LLM 에이전트는 스페셜 또는 번들 서비스 자격을 포함하여 관련 선택을 제공합니다. 이를 통해 서비스를 더 잘 타겟팅하고 판매 기회를 더 잘할 수 있습니다.

Alibaba는 고객 서비스에서 LLM 에이전트를 사용하여 복잡한 질문을 처리하는 방식을 개선합니다. 이 에이전트는 최첨단 자연 언어 처리 (NLP)를 사용하여 고객 문제를 더 잘 이해하고 해결합니다. LLM 에이전트를 통합하면 고객 지원 시스템이 지침 만 제공하는 것이 아니라 요청을 직접 처리 할 수 ​​있습니다. 이 전략은보다 효과적이고 효율적이며 인간화 된 고객 접촉으로 이어집니다. 또한 지원 프로세스를 간소화하고 실제 사용자 요구에 대한 응답 성을 높입니다.

Brytr an AI 기반의 법률 및 규정 준수 회사는 MS Outlook 또는 Gmail.its "검토 에이전트"에서 직접 상업 팀의 반복 이메일 요청을 위해 초안 이메일 답장을받을 수있는 "이메일 에이전트"라는 AI 에이전트를 개발하여 법률 회사와 법률 부서가 계약 검토 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 시장 분석 및 통찰력 세대

LLM 에이전트는 시장 동향, 라이벌 활동 및 소비자 분위기를 지속적으로 추적하는 데 매우 도움이 될 수 있습니다. 소셜 미디어, 뉴스 피드 및 재무 데이터베이스를 포함한 다양한 외부 소스에서 데이터를 수집하고 평가하여 최신 업데이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 회사는 정보가 잘 알려진 전략적 결정을 내리고 시장 변화에 빠르게 반응 할 수 있습니다.

비즈니스 구현 사례 연구

구직 플랫폼은 실제로 LLM 에이전트를 사용하여 구직자 데이터로부터 더 나은 통찰력을 얻고 경험과 교육에 더 적합한 포괄적 인 직업 기회 목록을 제공합니다.

South State Bank는 AI 에이전트를 사용하여 매우 성공적인 이메일 마케팅 캠페인을 운영하여 건강 저축 계좌 제품을 위해 2 백만 달러를 모금했습니다. 이 에이전트는 캠페인 전반에 걸쳐 이메일 컨텐츠, 조정 요금 및 개인화 된 콘텐츠를 자율적으로 생성 및 테스트했습니다. 그 결과 은행은 5500 개가 넘는 계좌에서 230 만 달러를 모금하여 목표를 달성했습니다.

3. 자동 프로젝트 관리

LLM 에이전트는 자원 관리, 진행중기 추적 및 스케줄링과 같은 반복 프로세스를 자동화함으로써 프로젝트 관리를 크게 향상시킬 수 있습니다.

LLM에 의해 구동되는 에이전트는 프로젝트와 관련된 행동 항목을 이해하고 수행하여 프로젝트 관리자가보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 해방시킬 수 있습니다. 에이전트는 또한 상태 업데이트 회의의 필요성을 제거하고 전체 프로젝트 추적 프로세스를 단순화 할 것입니다.

비즈니스 구현 사례 연구

Ally Financial은 Agile Software Development 팀에서 자율적 인 에이전트를“제품 소유자 보조원”으로 통합하기 시작했습니다. Amazon Bedrock으로 만든이 에이전트는 스케줄링 및 진행 모니터링을 포함한 표준 프로젝트 관리 업무를 자동화하도록 설계되었습니다. 이 자동화는 일일 스크럼의 요구 사항을 줄여 개발자가 더 어려운 문제 해결 작업에 집중할 수있을 것으로 예상됩니다.

4. 공급망 관리

LLM 에이전트는 공급망 소프트웨어와 직접 협력하여 인간의 개입없이 물류 지원을 모니터링하고 최적화 할 수 있습니다. 이러한 시스템은 혼란을 예상하고 대체 경로를 제공하며 예측 분석을 기반으로 자동 재구성을 설정함으로써 원활하고 효과적인 공급망 관리를 보장 할 수 있습니다. 이 에이전트는 다양한 채널에서 재고 상태 및 패키지를 추적하여 실시간 업데이트를 제공하고 팀 계획을 도울 수 있습니다.

비즈니스 구현 사례 연구

BCG는 AI 에이전트를 사용하여 공급망 관리를위한 채팅 기반 인터페이스를 개발하고 있습니다. 이러한 채팅 인터페이스를 사용하면 사용자가 주문 상태에 대해 쉽게 쿼리 할 수 ​​있습니다. 이를 통해 창고는 재고 수준 및 기타 임계 데이터 포인트를 추적하는 데 도움이됩니다.

5. 준수 점검 및 계약 검토

LLM 에이전트는 법적 데이터베이스와 상호 작용함으로써 법적 문서를 스캔하고 분석하여 의심스러운 조항을 찾고 진화하는 요구 사항을 준수 할 수 있습니다. 인적 오류를 제거하고 검토 및 승인 프로세스를 자동화하여 법적 정확성을 향상시키고 시간을 절약합니다.

비즈니스 구현 사례 연구

기술 회사 인 Oracle은 법률 연구를 위해 LLM 에이전트를 사용하여 복잡한 법률 데이터베이스에서 정보를 검색하고 분석하는 것이 더 빠릅니다. 또한 수익 정보, 구직 및 콜센터 최적화를 위해 이러한 에이전트를 사용하고 있습니다.

Lawdify는 AI-Agents 기반 회사로서 노동 집약적 인 고도의 문서 중심 작업을 수행 할 수있는 에이전트를 건설하여 변호사가 고가의 작업을 수행 할 시간을 되 찾을 수 있습니다.

법적 실사 AI 에이전트는 문서를 확인하고, 정보를 확인하고, 법적 위험을 분석하며, 완화를 권장 할 수 있습니다!

6. 직원을위한 교육 및 개발

LLM 에이전트는 조직의 학습 관리 시스템 (LMS)과 통합 될 수 있습니다. 학습 선호도를 바탕 으로이 에이전트는 조직 전체의 직원을위한 개인화 된 교육 경로를 만들 수 있습니다. 세션을 예약하고 진행 상황을 추적하며 학습 자료를 지속적으로 수정하면 교육의 효과와 효율성이 높아집니다. 또한, 이들은 직원들이 학습 목표를 달성 할 수 있도록 적절한 누드를 제공하라는 메시지가 표시 될 수 있습니다.

비즈니스 구현 사례 연구

Arizona State University는 LLM 에이전트를 사용하여 학생들을위한 개인화 된 학습 경로를 만들고 교수진을 교육 과제로 지원하고 있습니다. Duolingo와 같은 전자 학습 플랫폼도 LLM 에이전트를 사용하여 학습자의 학습 컨텐츠를 조정합니다.

7. 사기 식별 및 예방

LLM 에이전트는 외부 재무 데이터베이스 및 거래 모니터링 시스템과 연결하여 사기 활동을 감지 할 수 있습니다. 이들은 의심스러운 활동을 촉발하고 경고를 유발하며 예방 조치를 권장하여 보안을 강화하고 금융 운영의 사기를 줄입니다.

비즈니스 구현 사례 연구

AT & T의 자율 어시스턴트는 생성 AI 도구에 의해 생성 된 사기 경보를 적극적으로 모니터링합니다. 이 에이전트는 처리되기 전에 사기 거래를 중단하여 고객 거래의 보안 및 무결성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

8. 코딩 및 소프트웨어 개발

소프트웨어 개발과 관련하여 LLM 에이전트를 사용하여 코드 생성 및 디버깅을 자동화하여 개발자 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 에이전트는 문서를 자동화하고 개발 환경을 통합하며 새로운 프로그래밍 언어 또는 프레임 워크를 획득하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이로 인해 이러한 에이전트는 생산성을 높이고 소프트웨어 품질을 유지하는 데 필수적이되지 않습니다.

비즈니스 구현 사례 연구

IBM Dubed Agent-101이 만든 LLM 코딩 에이전트는 소프트웨어 프로그래밍 작업에 다소 능력이있는 것으로 입증되었으며, 심지어 코딩 벤치 마크에도 큰 영향을 미쳤습니다. 이 에이전트는 코딩 작업을 자동화하고 최적화하여보다 효과적인 소프트웨어 디버깅을 용이하게합니다.

9. 재무보고 및 분석

LLM 에이전트는 복잡한 작업에 대한 독립적 인 분석을 수행하고 실시간 시장 데이터를 검색하며 재무 데이터베이스에 연결하여 정확한 정보를 추출 할 수 있습니다. 실시간 데이터, 예측 및 위험 평가에 액세스함으로써 에이전트는 업데이트 된 통찰력을 제공하여 재무 팀이 시장의 변화에 ​​신속하게 대응하고 적절한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

비즈니스 구현 사례 연구

South State Bank는 AI 에이전트를 사용하여 은행의 신용 포트폴리오를 모니터링하고 있습니다. 이 에이전트는 지표를 자율적으로 연구, 업데이트 및 최적화하여 은행의 신용 모니터링을 향상시킵니다.

또한 휴대 전화 데이터 및 기타 주요 지표를 사용하여 은행 지점의 잠재적 위치를 분석하기 위해 AI 에이전트를 사용했습니다. 에이전트는 자율적으로 임대 요원에게 연락하고 거래를 협상했으며 은행이 유리한 위치를 확보하도록 도왔습니다.

10. 연구 개발

LLM 에이전트는 조직 내에서 연구 개발을 크게 지원할 수 있습니다. LLM 에이전트는 여러 웹 페이지와 라이브 피드를 추적하여 다가오는 현장 변경 사항에 대한 탭을 유지해야합니다. 또한 이러한 변화를 기존 기술에 통합 할 수있는 방법을 찾아야합니다. 이는 새로운 기술의 개발뿐만 아니라 기존 기술을 개선하는 데 기여합니다.

비즈니스 구현 사례 연구

자동차 회사 인 Tesla는 자율 주행 차를 테스트하기 위해 LLM 에이전트를 배치하여 이러한 에이전트가 조직 내에서 새로운 기술의 연구 및 개발에 크게 기여할 수 있음을 증명하고 있습니다.

조직을위한 LLM 에이전트의 주요 이점

조직의 경우, 기술에 대한 투자는 제품을 개선하거나 건물 뒤에 작업을하고 제품을 확장하는 사람들의 삶을 개선하기 위해 두 가지에 대한 접근 방식을 취할 수 있습니다. LLM 에이전트는이 두 부서 모두에서 지원을 제공 할 수 있습니다.

LLM 에이전트를 통해 기업은 인간의 창의성을 육성하여 전략적 통찰력을 얻고 AI를 사용하여 사람과 제품 모두에서 효율성을 높이는 것 사이의 균형을 찾을 수 있습니다.

다음은 비즈니스를위한 LLM 에이전트의 주요 이점입니다.

• 효율성 향상 : LLM 에이전트는 복잡하고 반복적 인 운영에 필요한 시간과 노력이 크게 줄어 듭니다. 처리량과 처리 속도를 높이면 에이전트는 비즈니스가 더 적은 리소스로 더 많은 작업을 수행하도록 도와줍니다.
• 정확도 향상 : 이러한 시스템은 AI 및 기계 학습을 사용하여 세부 사항에주의를 기울여야하는 복잡한 작업에서 인간의 실수를 최소화하고 탁월합니다.
• 입양 용이성 : LLM 에이전트는 제조, 의료, 금융 및 소매를 포함한 다양한 산업에서 사용할 수 있습니다. 다목적 성 때문에 광범위한 작업에 적용될 수 있으며, 이는 다양한 산업에서 창의성을 높이고 생산성을 높이는 것입니다.

결론

우리는이 기사에서 비즈니스를위한 LLM 에이전트의 인기있는 응용 프로그램을 탐구했습니다. 그러나 사업에 관한 한, 그들은 여전히 ​​매우 초기 채택 단계에 있습니다. 앞으로 며칠 동안, 우리는 LLM 에이전트의 적용과 사업체의 채택이 몇 배를 곱할 것으로 기대할 수 있습니다. 조직은 직원의 교육 및 개발에 투자 함으로써이 새로운 기술을 활용할 수 있도록 준비 할 수 있습니다. 또한, 파일럿 프로그램을 시작하여 LLM 에이전트가 어떻게 운영을 향상시킬 수 있는지 테스트하고 배울 수 있습니다. 이러한 초기 노력은 조직에 업계에서 앞서 나갈 수있는 경쟁 우위를 제공 할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q1. LLM의 에이전트는 무엇입니까?

A. LLM의 에이전트는 대형 언어 모델 (예 : GPT-4)의 전력을 추가 도구와 결합하고 자율적으로 작업하여 작업을 향상시키는 고급 AI 시스템입니다.

Q2. LLM 에이전트의 예는 무엇입니까?

A. LLM 에이전트의 예는 Github Copilot입니다. GitHub에서 OpenAI와 공동으로 제작 한 Github Copilot은 OpenAI의 GPT-3을 기반으로하는 Codex 모델을 사용합니다. 개발자가 입력 한 코드 및 기능을 자동으로 권장하여 개발자를 도와줍니다.

Q3. LLM의 사용은 무엇입니까?

A. GPT 시리즈 또는 LLAMA와 같은 LLM 또는 대형 언어 모델은 자연 언어 기반 쿼리를 이해하고 텍스트를 생성하며 데이터 및 통찰력 요약, 번역 및 생성과 같은 작업을 위해 설계되었습니다. 또한 의미있는 정보를 얻기 위해 많은 양의 콘텐츠를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Q4. 비즈니스에서 LLM을 사용하는 것은 무엇입니까?

A. LLM은 마케팅, 소셜 미디어, 이메일 및 고객 지원을위한 컨텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 데이터, 번역 및 컨텐츠 요약으로 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

Q5. LLM 에이전트와 래그의 차이점은 무엇입니까?

A. Rags 또는 검색 세대는 선택된 문서에서 관련 정보를 추출하는 프레임 워크입니다. 종종 LLM의 전력을 활용하여 해당 문서와 관련된 쿼리에 답변합니다. LLM 에이전트는 작업을 식별하고 수행하며 적절한 조치를 취하도록 설계되었습니다. 대형 언어 모델의 기능에 추가됩니다.

위 내용은 비즈니스 용 LLM 에이전트의 10 응용 프로그램의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!