Copilot Studio vs Azure AI Foundry: RAG, 거버넌스, 기업용 AI 플랫폼 제대로 고르는 법

대부분의 AI 봇은 데모에서는 인상적이지만, 회사 정책이나 프로젝트 현황 같은 실제 질문에는 답하지 못합니다. 테넌트 데이터와 연결되어 있지 않기 때문입니다. 이번 에피소드는 Retrieval Augmented Generation(RAG)이 어떻게 '앵무새'를 진짜 비서로 바꾸는지 설명하고, 보조 바퀴를 단 빠른 성과의 Copilot Studio와 완전한 제어와 거버넌스를 제공하는 Azure AI Foundry를 비교합니다.

▶ Copilot Studio vs Azure AI Foundry: RAG, 거버넌스, 기업용 AI 플랫폼 제대로 고르는 법 (AI 더빙)

이번 에피소드에서 배울 내용:

1. RAG(검색 + LLM)와 ID 기반 액세스 제어가 SharePoint, OneDrive, Dataverse에서 권한에 맞게 필터링된 답변을 제공하는 이유
2. Copilot Studio: 로우코드, 1,000개 이상의 커넥터, 2주 이내에 만드는 헬프데스크 봇 – 하지만 온도, Top-P, 프롬프트 버전 관리, 평가 임계값은 조정 불가
3. Azure AI Foundry: 11,000개 이상의 모델, MLOps, CI/CD, 텔레메트리, 감사 추적을 갖춘 코드 우선 환경으로 민감한 데이터 처리
4. 탐색, 확장, 거버넌스의 3단계 모델과 Foundry로 전환해야 하는 세 가지 신호
5. 숨은 함정: 감춰진 모델 설정, 토큰 사용량에 따른 종량제 비용, 맞춤 작업이 필요한 커넥터

이 에피소드는 Microsoft MVP 미르코 피터스의 M365 Show 애니메이션 영상을 AI로 더빙한 한국어 버전입니다.