SAP Domain Models

SAP 코드, 데이터 및 프로세스를 기반으로 학습한 SAP Domain Models를 통해 정확한 답변, 최적화된 코드 및 비즈니스에 맞는 권장사항을 제공하여 개발 역량과 생산성을 향상하세요.
SAP Domain Models

SAP Domain Models란?

SAP Domain Models는 SAP 코드, 데이터 및 비즈니스 프로세스를 기반으로 학습한 SAP 네이티브 파운데이션 모델로, SAP 애플리케이션에서 데이터를 쿼리하거나 코드를 개발할 때 AI를 통해 사용자를 지원합니다.

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SAP Domain Models:

  • SAP 코드, 데이터 모델 및 비즈니스 프로세스 의미 구조를 기반으로 학습한 모델입니다.

  • SAP 비즈니스 프로세스 및 코드에 대한 세계 최고 수준의 전문가 역할을 수행합니다.

  • 도메인별로 특화된 전문 지식으로 Joule, Joule Studio, AI 에이전트 및 SAP 솔루션을 지원합니다.

주요 이점

모든 SAP 데이터에서 정확한 답변 얻기

SAP 데이터 및 메타데이터에 기반한 결과를 통해 권장사항과 조치의 신뢰성을 높이고 추측 비중을 줄일 수 있습니다.

 

코드 배포 및 현대화 가속화

네이티브 SAP 코드 및 아키텍처 기반의 코딩 제안을 통해 개발, 온보딩, 마이그레이션의 속도를 높이세요.

자신 있는 AI 도입

정책 가드레일과 SAP Managed Governance 내에서 원활하게 운영되어 안전하고 규제를 준수하는 AI를 지원함으로써 SAP 워크플로를 자동화하고 리스크를 줄일 수 있습니다.

주요 기능

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SAP 네이티브 학습 데이터와 지속적 학습

모델은 최상의 결과물을 제공하기 위해 SAP 코드, 데이터 모델 및 프로세스를 기반으로 학습합니다. 지속적인 학습을 통해 신규 데이터 및 향후 제품 방향을 투명하게 채택할 수 있도록 합니다.

SAP 컨텍스트에 기반한 답변

SAP 저장소 및 메타데이터에 연결합니다. SAP Knowledge Graph로 관련 아티팩트에 기반한 결과를 제공함으로써 코드 도움말과 프로세스 가이드의 정확성을 개선합니다.

더욱 수월한 코딩

개발자는 SAP에 최적화된 코드를 기반으로 학습한 모델의 가이드와 지원을 통해 코드를 생성, 확장, 마이그레이션할 수 있습니다. 코드는 각 SAP 애플리케이션 및 ABAP과 같은 특정 언어에 최적화되어 있습니다.

자주 묻는 질문

SAP Domain Models는 코드, 데이터, 메타데이터, 문서화된 선진 사례 및 비즈니스 프로세스를 기반으로 학습하고 SAP에서 지속적으로 업데이트하는 AI 파운데이션 모델입니다.

일반적인 파운데이션 모델은 SAP 기술에 대한 공개 정보를 기반으로 학습하기 때문에, SAP가 소유하고 학습시킨 모델이 독점적인 기술에 대해 가질 수 있는 심층적인 수준의 지식과는 상대가 되지 못합니다.

Joule은 [PR1] 사용자가 SAP 애플리케이션에서 데이터에 대해 자연어를 사용하여 질문할 때 SAP 도메인 모델을 사용합니다. Joule Studio는 개발자가 SAP 내에서 새로운 애플리케이션을 개발하거나 기존 애플리케이션을 확장하고 현대화하려는 경우 SAP Domain Models를 사용하여 코드를 제공합니다. 초기 모델은 ABAP 및 SAP Ariba 코드에 대한 지원을 제공합니다.

SAP Domain Models는 SAP Knowledge Graph, 라이브 데이터, SAP의 과거 코드를 사용하여 정확한 콘텐츠로 AI가 생성한 응답을 보완합니다. 이러한 모델은 SAP 애플리케이션의 개선사항과 데이터 모델 및 코드의 변경사항 반영을 위해 지속적으로 업데이트됩니다.

 

고지 사항

* 가트너(Gartner), 매직 쿼드런트(Magic Quadrant) 디지털 커머스 부문, Mike Lowndes, Yanna Dharmasthira, Sandy Shen, Penny Gillespie, Aditya Vasudevan, Jason Daigler, 2023년 8월 21일. 가트너(Gartner)는 연구 간행물에 기술된 어떠한 벤더, 제품 또는 서비스도 보증하지 않으며, 기술 사용자에게 최고 등급 또는 기타 자격을 획득한 벤더만 선택하도록 권장하지도 않습니다. 가트너(Gartner) 조사 보고서는 가트너(Gartner) 연구 조직의 의견으로 구성되었으며, 사실을 기술한 것으로 간주해서는 안 됩니다. 가트너(Gartner)는 본 연구와 관련하여 상업성 또는 특정 목적 적합성에 대한 보증을 포함하여 명시적이든 묵시적이든 모든 보증을 부인합니다. 가트너(Gartner)는 미국 및 전 세계에서 Gartner, Inc. 및 해당 계열사의 등록 상표이며, 매직 쿼드런트(Magic Quadrant)는 Gartner, Inc. 및 해당 계열사의 등록 상표이며 사용 허가를 받아 본 문서에서 사용됩니다. 모든 권한 보유.

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