Gihub Copilot 과 MS Copilot X

Microsoft는 코딩 '코파일럿' 개념을 새로운 영역으로 확장하기 위해 많은 노력을 기울여 왔습니다. 그리고 Build 2023 컨퍼런스에서 Microsoft 경영진은 개별 개발자가 자신만의 부조종사를 만들 수 있도록 지원하는 Azure AI Studio의 새로운 기능을 공개했습니다. 이 소식은 엔지니어가 특정 영역에 대해 더 많은 지식을 갖춘 부조종사를 만들 수 있다는 점에서 매우 흥미롭습니다.

아래에서는 2023년 5월 23일 화요일 Microsoft Build 기조연설 의 주요 내용 중 일부를 다루고 이번 발표가 개발자에게 어떤 의미인지 살펴보겠습니다. 우리는 부조종사 스택을 검토하고 자신만의 부조종사를 구축하려는 이유를 고려해 보겠습니다.

코파일럿이란 무엇입니까?
부조종사는 인지 작업을 지원하는 인공 지능 도구입니다. 현재까지 부조종사라는 아이디어는 대부분 코드 편집기에 실시간 자동 제안을 제공하기 위해 2021년 후반에 출시된 GitHub Copilot 과 관련되어 있었습니다.

"GitHub Copilot은 OpenAI에서 개발한 새로운 변형 대형 언어 모델을 사용하여 구축한 최초의 솔루션이며, Copilot은 모든 인기 프로그래밍 언어와 작동하고 생산성을 획기적으로 가속화하는 AI 쌍 프로그래머를 제공합니다."라고 Scott Guthrie 부사장은 말했습니다. 마이크로소프트.

그러나 Microsoft는 최근 GPT-4 모델로 구동되는 Copilot X를 출시했습니다. 최신 기능은 GitHub Copilot Chat과의 채팅 기능을 제공하여 자연어로 된 프롬프트를 수락합니다.

그러나 Copilot 열풍은 거기서 끝나지 않았습니다. Microsoft는 Copilot을 Windows 및 심지어 Microsoft 365 와 같은 다른 영역에도 적극적으로 통합하고 있습니다 . 이는 최종 사용자가 자연어 프롬프트를 작성하여 Microsoft Word, Teams, PowerPoint 및 기타 응용 프로그램 제품군 전체에서 문서를 실행할 수 있음을 의미합니다. Microsoft는 또한 Dynamics 365 Copilot, Power Platform Copilot, Security Copilot, Nuance 및 Bing을 구축했습니다. 이러한 추진력으로 인해 다른 많은 개발 환경의 부조종사를 상상하기 쉽습니다.

이러한 부조종사를 구축한 후 Microsoft는 이들 간의 공통점을 발견하기 시작했습니다. 이로 인해 Azure AI를 기반으로 부조종사 건설을 위한 공통 프레임워크가 생성되었습니다. Build에서 Microsoft는 개발자가 이 프레임워크를 사용하여 자체 부조종사를 구축할 수 있는 방법을 공개했습니다.

나만의 부조종사 만들기
기본 AI 모델은 강력하지만 모든 것을 할 수는 없습니다. 한 가지 제한 사항은 실시간 컨텍스트 및 개인 데이터에 대한 액세스가 부족한 경우가 많다는 것입니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 REST API 엔드포인트가 있는 플러그인을 통해 모델을 확장하여 현재 작업에 대한 컨텍스트를 파악하는 것입니다. Azure를 사용하면 VS Code 및 GitHub Codespaces 내에 ChatGPT 플러그인을 구축하여 앱과 데이터를 AI에 연결함으로써 이를 수행할 수 있습니다. 그러나 자신만의 부조종사를 만들고 맞춤형 LLM을 활용하여 이를 더욱 발전시킬 수도 있습니다.

Azure Copilot 스택 이해
Azure OpenAI 서비스의 일부는 새로운 Azure AI Studio입니다. 이 서비스를 통해 개발자는 ChatGPT 및 GPT-4와 같은 AI 모델을 자신의 데이터와 결합할 수 있습니다. 이는 보다 지능적이고 상황에 맞게 인식되는 부조종사 경험을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 사용자는 오픈 소스 LLM, Azure OpenAI를 활용하거나 자체 AI 모델을 가져올 수 있습니다. 다음 단계는 부조종사가 어떻게 작동해야 하는지에 대한 역할을 제공하는 "메타 프롬프트"를 만드는 것입니다.

그렇다면 프로세스는 어떻게 되나요? 먼저 새 Azure OpenAI 리소스를 만듭니다. 그런 다음 PDF 파일이나 Word 문서처럼 간단한 데이터 소스를 추가합니다. 다음으로 생성 AI가 응답을 증가시키거나 제공된 데이터로 제한하도록 선택할 수 있습니다. 그런 다음 API를 통해 서비스를 노출하여 모든 애플리케이션 형식에 주입할 수 있습니다. 그 결과 개인 데이터를 반복하고 자신의 앱 및 데이터와 잘 작동하는 채팅 도우미가 될 수 있습니다.

부조종사 스택
부조종사 스택은 프런트엔드 디자인, 오케스트레이션 레이어 및 핵심 기반 AI 모델로 구성됩니다.
또한 Microsoft는 AI 조정 프로세스 전반에 걸쳐 개인 데이터를 안전하게 암호화하고 유지하는 도구를 구축했습니다. “AI 오케스트레이션에는 접지, 신속한 설계 및 엔지니어링, 평가 및 AI 안전이 포함됩니다. 이는 훌륭한 부조종사 경험을 만드는 방법에 대한 핵심 기본 사항입니다.”라고 Guthrie는 말했습니다.

부조종사를 구하고 , 부조종사를 구하고 …
부조종사의 급증은 많은 기업이 LLM과 생성 AI를 자사 제품에 통합하는 시기에 발생합니다 . 이러한 강력한 AI 추가 기능은 고급 자동 완성 기능을 통해 로우 코드 개발을 가속화할 수 있습니다. 그리고 Azure OpenAI 서비스는 사용자 지정 부조종사를 신속하게 가동할 수 있는 유망한 플랫폼으로 보입니다.

“AI는 우리가 일하는 방식과 모든 조직이 운영되는 방식을 근본적으로 변화시킬 것이며, 기존의 모든 앱은 AI로 재창조될 것이며 이전에는 불가능했던 새로운 앱이 AI로 구축되는 것을 보게 될 것입니다.”라고 말했습니다. 거스리.

자체 부조종사를 구성함으로써 조직은 계속해서 생성 AI 경험을 맞춤화하고 특정 도메인에 더 많은 컨텍스트를 제공하여 고유한 문제점을 해결할 것입니다. 그리고 부조종사를 최종 사용자 인터페이스 영역에 통합하면 더 넓은 의미에서 AI에 대한 접근성을 높이는 데 도움이 될 것입니다.

“소프트웨어가 세상을 먹어치웠습니다. 이제 AI 차례입니다.”라고 GitHub의 CEO인 Thomas Dohmke가 말했습니다

출처
https://www.google.com/amp/s/devops.com/copilots-for-everyone-microsoft-brings-copilots-to-the-masses/amp/

Best of 2023: Copilots For Everyone: Microsoft Brings Copilots to the Masses - DevOps.com