Microsoft의 Fabric IQ는 AI 에이전트에게 데이터 패턴뿐만 아니라 비즈니스 운영을 이해하도록 가르칩니다

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Microsoft의 Fabric IQ는 AI 에이전트에게 데이터 패턴뿐만 아니라 비즈니스 운영을 이해하도록 가르칩니다 완벽가이드

  1. 소개
  2. 핵심 특징
  3. 상세 정보
  4. 자주 묻는 질문

Microsoft의 Fabric IQ는 AI 에이전트에게 데이터 패턴뿐만 아니라 비즈니스 운영을 이해하도록 가르칩니다

IT/기술 전문 정보

Microsoft의 Fabric IQ는 AI 에이전트에게 데이터 패턴뿐만 아니라 비즈니스 운영을 이해하도록 가르칩니다

의미론적 인텔리전스는 실제로 데이터의 의미와 사용 방법을 이해하는 데 중요한 요소입니다. Microsoft는 이제 화요일 Microsoft Ignite 컨퍼런스에서 데뷔한 새로운 Fabric IQ 기술을 통해 의미론과 온톨로지를 자사의 Fabric 데이터 플랫폼에 심층적으로 통합하고 있습니다. Fabric IQ는 엔터프라이즈 AI 에이전트의 근본적인 문제를 해결하기 위해 설계된 의미론적 인텔리전스 계층입니다. 효율성은 데이터 세트 크기뿐만 아니라 데이터가 실제 비즈니스 운영을 얼마나 잘 반영하는지에 달려 있습니다. 새로운 기술은 데

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의미론적 인텔리전스는 실제로 데이터의 의미와 사용 방법을 이해하는 데 중요한 요소입니다. Microsoft는 이제 화요일 Microsoft Ignite 컨퍼런스에서 데뷔한 새로운 Fabric IQ 기술을 통해 의미론과 온톨로지를 자사의 Fabric 데이터 플랫폼에 심층적으로 통합하고 있습니다. Fabric IQ는 엔터프라이즈 AI 에이전트의 근본적인 문제를 해결하기 위해 설계된 의미론적 인텔리전스 계층입니다. 효율성은 데이터 세트 크기뿐만 아니라 데이터가 실제 비즈니스 운영을 얼마나 잘 반영하는지에 달려 있습니다. 새로운 기술은 데이터 세트를 실제 엔터티, 관계, 계층 및 운영 컨텍스트에 매핑하는 공유 의미 구조를 만듭니다.

상세 분석

의미 계층은 컨텍스트를 제공하기 위해 최근 LinkedIn의 그래프 데이터베이스 기술을 통합한 Microsoft의 데이터 플랫폼 전략의 최신 단계를 나타냅니다. Microsoft는 또한 초기 미리 보기의 PostgreSQL 호환 서비스인 Azure HorizonDB와 현재 일반적으로 사용 가능한 SQL Server 2025 및 Azure DocumentDB 등 일련의 새로운 서비스로 데이터 포트폴리오를 확장하고 있습니다. Microsoft의 Azure Data 기업 부사장인 Arun Ulag는 “AI 에이전트에 의미론적 이해가 중요한 이유”라고 말했습니다. 전통적인 AI 에이전트는 근본적인 한계로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 즉, 데이터의 패턴을 볼 수 있지만 해당 데이터가 비즈니스 용어로 나타내는 것이 무엇인지 이해하지 못합니다.

정리

상담원은 고객 계층, 계절적 패턴 또는 제품 관계를 이해하지 못한 채 판매 거래를 분석할 수 있습니다. 생산 라인이 유통 네트워크에 연결되는 방식이나 공급업체 관계가 가용성에 어떤 영향을 미치는지 알지 못한 채 재고 수준을 쿼리할 수 있습니다. 원시 데이터와 비즈니스 의미 간의 이러한 격차는 신뢰할 수 없는 예측과 잘못된 자동화 결정을 초래합니다. Ulag는 Fabric IQ가 조직이 실제로 어떻게 운영되는지를 포착하는 의미론적 계층을 제공함으로써 이 문제를 해결한다고 설명했습니다. 이 아키텍처 접근 방식은 경쟁사가 강조한 RAG(검색 증강 생성) 및 벡터 데이터베이스 전략과 크게 다릅니다.

자주 묻는 질문

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