AI 분석

SLM 대 LLM 선택은 대기 시간, 토큰 비용, 거버넌스 및 배포 유연성에 영향을 미칩니다. 임베디드 분석 요구 사항에 가장 적합한 모델을 확인하십시오.

AI 토큰 비용은 이제 CIO 예산의 항목이 되었으며, 특히 AI 기반 임베디드 분석을 제공하는 SaaS 팀의 경우 더욱 그렇습니다. 임베디드 분석 레이어 내의 모든 자연어 쿼리, 생성된 대시보드 및 자동화된 인사이트는 대규모 언어 모델에서 토큰을 소모합니다. 수천 명의 사용자를 대상으로 하는 다중 테넌트 SaaS 플랫폼에서 이 비용은 빠르게 증가합니다. AI 토큰 소비를 제어하려면 실제 거버넌스가 필요합니다. 즉, 가드레일, 모델 유연성 및 사용량 모니터링이 필요합니다. Reveal은 처음부터 AI 기반 임베디드 분석에 이러한 제어 기능을 구축했으므로 팀은 비용이 통제 불능 상태가 되지 않도록 AI 분석을 확장할 수 있습니다.

사용자가 제품 내에서 자연어 질문을 통해 AI 생성 대시보드를 만들 수 있는 방법을 알아보십시오. 단계별 가이드

AI 기반 분석이 데이터 인사이트를 어떻게 가속화하는지, 그리고 Reveal이 현대 앱을 위한 안전하고 고객이 제어하는 임베디드 AI 분석을 제공하는 이유.

타사 공급업체의 AI 기반 분석을 구현하기 전에 보안을 보장하는 방법을 알아보십시오.

대화형 분석은 사용자가 보고서를 작성하는 대신 직접 질문하여 인사이트를 더 빠르게 얻을 수 있도록 하여 사용자가 인사이트를 얻는 더 빠른 방법을 제공합니다. 제품 전반에 걸친 마찰을 줄이고 팀이 추가 클릭이나 기술적인 단계를 거치지 않고 명확한 답변을 제공할 수 있도록 합니다. 문제는 대화형 분석 소프트웨어가 외부 AI 서비스에 의존할 때 발생하며, 이는 보안 및 데이터 제어 위험을 초래합니다. Reveal은 AI를 환경 내에 유지하고 모든 요청에 기존 규칙을 적용하여 이 문제를 해결합니다. 데이터를 노출하지 않고 자연어 쿼스를 지원하는 안전하고 유연한 계층을 얻을 수 있습니다.