<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Lineage on Formize.com 블로그</title><link>https://blog.formize.com/ko/categories/data-lineage/</link><description>Recent content in Data Lineage on Formize.com 블로그</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ko/categories/data-lineage/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Formize를 활용한 멀티모달 생성 AI 데이터 라인리지 및 출처 추적 가속화</title><link>https://blog.formize.com/ko/accelerating-multi-modal-generative-ai-data-lineage-and-prov/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/ko/accelerating-multi-modal-generative-ai-data-lineage-and-prov/</guid><description>&lt;h1 id="formize를-활용한-멀티모달-생성-ai-데이터-라인리지-및-출처-추적-가속화">Formize를 활용한 멀티모달 생성 AI 데이터 라인리지 및 출처 추적 가속화&lt;/h1>
&lt;p>생성 AI 모델은 이제 단일 데이터 유형에 국한되지 않습니다. 최신 시스템은 &lt;strong>텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 그리고 3‑D 메쉬&lt;/strong>까지 ingest하여 풍부하고 교차 모달 콘텐츠를 생성합니다. 이는 전례 없는 창의성을 제공하지만, 동시에 복잡한 데이터 의존성 네트워크를 만들며 규정 준수 문제를 빠르게 야기할 수 있습니다.&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>Formize&lt;/strong>—저코드, 블록체인 기반 워크플로 엔진—은 멀티모달 파이프라인의 모든 아티팩트를 캡처, 추적 및 검증하는 통합 방식을 제공합니다. 이번 글에서는 다음을 다룹니다.&lt;/p></description></item></channel></rss>