이 항목에서는 Oracle Analytics에서 생성형 AI를 사용하는 방법에 대한 자주 묻는 질문에 대한 답변을 제공합니다.
Oracle Analytics 생성형 AI는 두 개 이상의 모델 또는 상호 종속적 모델 시스템을 사용합니까?
Oracle Analytics는 체인화되거나 상호 종속적인 생성형 AI 모델을 구현하지 않습니다. 각 모델은 성능 평가, 액세스 제어 및 위험 관리 프로세스를 간소화하는 독립적인 구성요소로 작동합니다. 오라클은 광범위한 분석 사용 사례에 가장 적합한 모델 및 구조를 지속적으로 평가하며, 시간 경과에 따라 선호 모델 및 구조를 업데이트하거나 변경할 수 있습니다.
제품에는 어떤 범주의 모델이 사용됩니까? 모델이 사내에서 개발되었습니까 아니면 타사에서 개발되었습니까?
Oracle Analytics 생성형 AI 기능은 엔터프라이즈 배치를 위해 구성된 기존 AI 제공자의 기본 모델을 활용합니다. 생성형 AI 모델의 최신 목록은 사전 학습된 생성형 AI 모델을 참조하십시오.
모델이 지속적으로 모니터링되고 테스트됩니까? 빈도는 어떻게 됩니까?
새 릴리스마다 모델이 재검증되며, 식별된 성능 문제가 해결됩니다. 개발 과정에서 오라클은 정밀도, 재현율 및 F1 점수를 포함한 표준 머신 러닝 측정항목을 사용하여 배치 전 AI 모델을 검증합니다. Oracle Analytics는 수동으로 검토된 데이터 집합과 결합된 모델 평가에 합성 데이터를 사용합니다. 모델 평가는 확립된 기준 정답과 일치하는 응답을 생성할 모델의 능력을 평가하여 정확도와 편차에 중점을 둡니다. 결과는 설정된 벤치마크와 비교되어 불일치(이전에는 성공했지만 지금은 실패한 표현) 및 일치(이전에 실패했지만 지금은 성공한 표현)를 식별합니다. 불일치는 회귀로 분류되며 코드 변경, 모델 개정 또는 배치 변경에 대한 제어 게이트로 사용됩니다.
오라클은 모델 및 출력에 대한 변경사항을 전달할 프로세스를 보유하고 있습니까?
Oracle Analytics 릴리스 프로세스의 일부로 Oracle Analytics Cloud의 새로운 기능을 통해 AI 모델 또는 출력에 대한 변경사항이 통지됩니다. 또한 테넌시 관리자는 사용자 구독을 사용으로 설정하여 조직 내에서 보다 광범위한 인식을 보장할 수 있습니다. 또한 누구나 Oracle Analytics 커뮤니티 사이트를 통해 Oracle Analytics 주간 전자메일을 구독하여 새로운 기능 및 향후 릴리스에 대한 최신 정보를 얻을 수 있습니다.
Oracle Analytics는 Oracle Cloud 호스팅 및 전달 정책에 문서화된 표준 Oracle Cloud 변경 관리 정책도 사용합니다.
오라클의 AI 정책에는 법률 및 위험 기능에 대한 검토 프로세스가 포함되어 있습니까?
오라클 내 제품 개발 팀은 Oracle SCS(보안 코딩 표준)를 유지보수하는 전역 제품 보안의 안내 및 필수 지침을 따릅니다. 이러한 표준의 한 섹션은 AI/ML에 대해서만 다루며, 여기에는 여러 가지 보안 지침이 포함되어 있습니다. 해당 지침은 다음 범주로 나뉩니다.
위의 규정된 보안 코딩 표준의 일부로 오라클 제품 개발 팀은 프로젝트의 AI 관련 보안 위험 및 취약점을 정기적으로 평가합니다.
모델, Oracle Analytics AI 구조 및 Oracle Analytics로의 통합에 대한 보안은 CSSAP(클라우드 보안, 표준 및 구조 프로그램) 보안 검토를 거쳤습니다. CSSAP는 철저한 정보 보안 관리 평가를 제공하기 위해 기업 보안 구조, 전역 정보 보안, 전역 제품 보안, Oracle 전역 IT 및 Oracle IT 조직에서 개발한 종합적인 보안 검토 프로세스입니다. 자세한 내용은 기업 보안 구조 감독을(를) 참조하십시오.
오라클은 테스트 환경과 관련된 입력 및 출력 데이터의 차이를 측정하기 위해 사용자 데이터 또는 유사한 측정항목을 수집합니까?
현재 Oracle Analytics는 이러한 목적으로 명시적 사용자 피드백을 캡처하거나 수집하지 않습니다. 모델은 고객 데이터에 대해 튜닝되거나 학습되지 않으므로 위에 설명된 대로 기본 모델 벤치마크로 테스트가 제한됩니다. 요약하자면, 새 릴리스마다 모델이 다시 검증되고, 그에 따라 식별된 성능 문제가 해결됩니다. 개발 과정에서 오라클은 정밀도, 재현율, F1 점수 등의 표준 머신 러닝 측정항목을 적용하여 배치 전 AI 모델을 검증합니다.
오라클은 외부 입력 또는 타사 툴을 해당 모델에 통합합니까?
Oracle Analytics는 모델과의 상호작용에 외부 입력을 통합하지 않습니다. 모델 상호작용은 Oracle Analytics와 모델 자체 간의 직접적인 통신에만 국한됩니다.
모델이 타사 툴 또는 솔루션에 종속되어 다른 환경으로 모델을 이전하기 어려울 수 있습니까?
이 모델은 Oracle Cloud Infrastructure 서비스로 배치되며, 여러 서비스 인스턴스에서 동일한 기본 모델을 사용할 수 있습니다. 인스턴스 간에 모델 이전이 필요하지 않습니다.
오라클은 AI 시스템 장애에 어떻게 대응합니까?
Oracle Analytics는 Oracle Cloud 호스팅 및 전달 정책의 서비스 레벨 계약 섹션에 문서화된 표준 Oracle Cloud 장애 응답 정책을 사용합니다.
오라클은 시스템 설명의 품질을 어떻게 테스트합니까?
Oracle Analytics는 평가 벤치마크의 일부로 확립된 기준 정답과 일치하는 생성된 응답의 평가를 포함할 릴리스 게이트에 대한 모든 코드 변경, 모델 개정 및 배치 변경사항을 적용합니다. 벤치마크의 기준 정답은 응답의 일부로 생성된 모든 시스템 설명을 포함합니다. 불일치는 회귀로 분류되며 제어 게이트로 사용됩니다.
오라클은 신뢰성과 공정성에 대한 시스템 출력을 어떻게 평가합니까?
Oracle Analytics는 기본 모델에 OCI Gen AI 인프라를 사용하고 모델을 명시적으로 학습하지 않습니다. OCI Gen AI는 모범 사례를 사용하여 신뢰성을 보장하고 기본 모델의 편향을 방지합니다.
또한 Oracle Analytics는 현재 일반 사용자에게 노출되는 응답에 대한 LLM(대형 언어 모델)의 기여도를 포괄적으로 제어할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 메커니즘은 LLM이 일반 사용자에게 정보를 직접 노출하지 않도록 보장하므로 생성된 응답은 전적으로 Oracle Analytics에 의한 것이며 따라서 신뢰할 수 있습니다. 또한 Oracle Analytics 서비스 관리자는 개별 기능 레벨에서 AI 기반 기능 중 일부 또는 전부를 사용 안함으로 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 생성형 AI 구성 정보을(를) 참조하십시오.
모델을 사용할 수 없는 경우 인스턴스에 대한 장애 복구 및 대응 계획이 있습니까?
Oracle Analytics는 기본 모델에 OCI Gen AI 인프라를 사용합니다. OCI 인프라의 복원력 및 내결함성은 Oracle Cloud 호스팅 및 전달 정책에 문서화되어 있습니다. OCI Gen AI 전용 클러스터에 대한 자세한 내용은 모델 호스팅을 위해 생성형 AI에서 전용 AI 클러스터 생성 및 Oracle PaaS 및 IaaS Public Cloud Services 필러 문서에서 확인할 수 있습니다.
오라클은 다양한 환경에서 일관성을 위해 모델을 어떻게 테스트합니까?
모든 고객 및 개발 모델은 동일한 Oracle Cloud Infrastructure 프레임워크에 배치됩니다. 운용 전 및 운용 테스트 환경을 포함한 내부 테스트 환경은 고객 환경과 동일한 구성 상태를 유지합니다.
오라클은 모델에 대해 설정된 거버넌스 정책을 가지고 있습니까?
Oracle Analytics는 Oracle Cloud Infrastructure의 생성형 AI 서비스를 통해 배치된 기본 모델을 활용합니다. 이러한 모델은 수정 없이 고유 상태로 사용됩니다. Oracle Analytics는 원래 기본 모델에서 학습, 미세 조정 또는 모델 사용자정의를 수행하지 않습니다. 따라서 OCI Gen AI 인프라에서 사용하는 모델 거버넌스 정책은 Oracle Analytics에도 적용할 수 있습니다.
오라클은 배치된 모델의 인적 감독을 위한 롤과 권한을 정의하는 정책 및 절차를 설정했습니까?
Oracle Analytics는 모든 코드 변경, 모델 개정 또는 배치 변경사항에 대한 제어 게이트 역할을 하는 합성 데이터를 사용하여 모델 평가를 위한 강력한 프로세스를 제공합니다. 모델 평가 실행은 자동화와 인적 감독의 조합으로 평가됩니다. 그 외에도 Oracle Analytics는 배치된 모델에 대한 인적 감독을 수행하지 않습니다.