Mosaic AI는 어떤 상황에서 사용하나요?

Mosaic AI는 기업 전용 데이터로 LLM 파인튜닝 및 커스텀 모델 학습, 엔터프라이즈 RAG 파이프라인 구축 및 배포, AI 모델 라이프사이클 전체 관리(학습→서빙→평가→거버넌스) 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

Mosaic AI의 주요 기능은 무엇인가요?

Mosaic AI의 핵심 기능으로는 Databricks Lakehouse 내 AI·ML 모델 통합 빌드·배포·모니터링, Mosaic AI Model Serving: OpenAI GPT-5.5·Anthropic Claude Opus 4.7 등 최신 모델 호스팅, Mosaic AI Agent Framework: RAG 파이프라인 구축 및 에이전트 오케스트레이션 등이 있습니다.

데이터브릭스 모자이크 AI

Mosaic AI

Databricks Lakehouse에서 LLM 학습·RAG·에이전트를 통합 관리하는 엔터프라이즈 AI 풀스택 플랫폼

유료WebAPICLI한국어LLM 기반멀티모달

웹사이트 방문하기databricks.com

검증된 사실

라이브 가격: Free · 무료2026-06-20 확인
최근 변경: 2026-06-12 Databricks Mosaic AI의 ai_extract 및 ai_classify 함수가 GA(정식 출시)로 전환되어, 텍스트에서 구조화 데이터를 추출하거나 사용자 정의 레이블로 분류하는 기능을

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

제품 화면

2026-06-20 확인

가격 정보

유료시작 가격: Pay-as-you-go (DBU-based)라이브 확인 2026-06-20

Databricks의 소비 기반 모델인 DBU(Databricks Unit)를 따릅니다. 파운데이션 모델 서빙은 DBU당 $0.07부터, 모델 학습은 DBU당 $0.65부터 시작하며 실제 사용량에 따라 비용이 발생합니다. 별도의 상시 무료 티어는 없으나 14일 무료 체험판을 통해 기능을 테스트할 수 있습니다.

가격표 확인하기

최근 업데이트와 소식

버전 업데이트2026-04-01
Databricks Mosaic AI, 신규 프런티어 모델 지원·벡터 검색 평가 추가
Databricks Mosaic AI Model Serving이 2026년 Anthropic Claude Opus 4.7, OpenAI GPT-5.4, Google Gemini 3.1 Flash Lite를 호스팅 모델로 추가했습니다. Mosaic AI Vector Search에는 검색 전략별 적합도를 측정·비교하는 내장 품질 평가가 도입됐습니다.
근거: [APPROX_DATE] Databricks 릴리스 노트(2026 March/April): 'Mosaic AI Model Serving now supports Anthropic Claude Opus 4.7 ... built-in retrieval quality evaluation'…

소개AI 요약

Databricks Mosaic AI는 데이터브릭스 레이크하우스 플랫폼에 통합된 포괄적인 AI 개발 솔루션입니다. MosaicML 인수 이후 강화된 기술력을 바탕으로, 기업이 자체 데이터를 사용하여 고성능 커스텀 모델을 학습, 미세 조정 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 모델 서빙, RAG 시스템 구축을 위한 에이전트 프레임워크, 그리고 모델의 품질과 안전성을 평가하는 가드레일 기능을 통합 제공합니다. 유니티 카탈로그(Unity Catalog)를 통해 데이터부터 모델까지 전 과정에 걸친 강력한 거버넌스를 보장하는 것이 핵심입니다.

활용 워크플로우

입력

Unity Catalog 관리형 Delta Tables (정형 데이터)Volumes 내 비정형 데이터 (PDF, 로그 파일)Hugging Face Hub 오픈소스 모델 파라미터외부 LLM API 소스 (OpenAI, Anthropic 등)

데이터브릭스 모자이크 AI

Mosaic AI Model Training을 통한 분산 학습 및 미세 조정Mosaic AI Vector Search 기반 시맨틱 인덱싱Mosaic AI Agent Framework를 활용한 RAG 체인 구축Mosaic AI Gateway를 통한 API 엔드포인트 관리 및 가드레일 적용Mosaic AI Evaluation 기반 모델 품질 및 안전성 자동 평가

출력

실시간 추론용 Serverless Model Serving 엔드포인트MLflow 기반 실험 추적 및 아티팩트 레지스트리Unity Catalog 데이터-모델 통합 계보(Lineage) 리포트배포 가능한 AI 에이전트 서비스

커스텀 모델 개발 경로

MosaicML의 Composer 및 Streaming 라이브러리를 사용하여 대규모 데이터셋으로 자체 LLM을 사전 학습하거나 미세 조정하는 워크플로우

RAG 에이전트 개발 경로

기업 내부 지식 베이스와 벡터 검색을 결합하고, Agent Framework를 통해 도메인 특화 비즈니스 로직을 구현하는 워크플로우

핵심 차별점: Unity Catalog의 강력한 데이터 거버넌스와 MosaicML의 고효율 학습 엔진을 결합하여 데이터 유출 걱정 없이 기업 전용 고성능 AI를 구축할 수 있는 엔드-투-엔드 플랫폼