Databricks에서 Gemini 3 Pro 출시

오늘부터 Databricks에서 파트너인 Google의 최신 프런티어 모델인 Gemini 3 Pro를 기본적으로 안전하게 사용할 수 있습니다. 이 최첨단 모델은 에이전트 추론, 코딩, 심층 연구 및 시각적 추론 공개 벤치마크 전반에서 Google의 최고 품질 모델입니다. 점점 더 많은 기업 사용자가 관리를 단순화하고 품질을 개선하기 위해 Databricks Agent Bricks로 에이전트를 구축하고 있습니다. 이제 Databricks에서 Agent Bricks를 사용하여 Gemini 3 Pro로 엔터프라이즈 에이전트를 직접 구축한 다음, Databricks 보안 경계 내에서 데이터에 배포할 수 있습니다.

이번 릴리스는 최신 Gemini 모델을 데이터 및 워크플로와 동일하게 신뢰할 수 있고 통제되는 환경으로 가져와, 강력한 AI 에이전트를 대규모로 안전하게 구축, 관리 및 배포하는 기능을 확장합니다. 이제 Databricks는 OpenAI, Anthropic 및 Google Gemini의 모든 프런티어 모델에 기본적으로 액세스할 수 있는 유일한 엔터프라이즈 플랫폼입니다.

Databricks에서 Gemini 모델 사용하기

Gemini 3 Pro 는 시각적 추론, 자동화된 문서 분석, 에이전트 추론 및 비즈니스 데이터 처리 사용 사례에 뛰어납니다. Databricks 고객이 이러한 모델의 뛰어난 멀티모달 기능을 활용할 수 있도록 오늘부터 Gemini용 REST API에서 이미지를 지원하며, DBSQL ai_query는 Lakehouse의 데이터에서 직접 대규모 이미지 추론을 지원합니다.

SQL에서 모델 사용

DBSQL의 기본 내장 연산자는 LLM을 엔터프라이즈 데이터에 직접 적용하는 프로세스를 획기적으로 간소화하며 계약서, PDF, 기록 또는 이미지 분석과 같은 일상적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 query를 실행하면 Databricks는 백엔드에서 Gemini 모델 용량을 자동으로 확장하여 몇 개에서 수백만 개에 이르는 행을 모두 처리하고, 추가 설정 없이 빠르고 안정적인 결과를 보장합니다.

그림 1: 지금 바로 workspace에서 ai_query로 Gemini 모델을 사용해 보세요.

그림 2: Unity Catalog의 이미지와 함께 Gemini 모델 사용

실시간 API

또한 Gemini 모델은 실시간 APIs를 통해 대규모로 사용할 수 있습니다. OpenAI 채팅 완성 클라이언트 또는 REST API를 사용할 수 있습니다.

그림 3: Python에서 도구를 사용하여 Gemini 모델로 실시간 에이전트 구축

Google의 Gemini 모델은 언제 사용해야 하나요?

이제 Databricks Data Intelligence Platform에서 Google의 최신 Gemini 3 모델에 직접 액세스할 수 있습니다.

Gemini 3 Pro: 최첨단 프런티어 모델

Gemini 3 Pro는 Google의 최첨단 프론티어 모델로, 광범위한 공개 벤치마크에서 우수한 성능을 보이며 시각적 추론, 에이전틱 추론, 코딩, 대화형 Q&A에 대한 새로운 기준을 제시합니다. Gemini 3 Pro는 까다로운 작업에 탁월하며, 특히 Databricks의 엔터프라이즈 데이터 및 사용 사례의 컨텍스트와 결합할 때 뛰어난 성능을 발휘합니다.

다음과 같은 경우에 Gemini 3 Pro를 사용하세요.

• 법률 문서, 계약서 또는 연구 논문과 같은 방대한 멀티모달 문서 코퍼스에서 인사이트를 추출합니다.
• 고급 추론이 필요한 복잡한 비즈니스 워크플로를 자동화하는 에이전트 애플리케이션을 빌드하세요
• 업계 최고 수준인 1M 컨텍스트 창을 사용하여 매우 큰 데이터세트 전반에 걸쳐 요약, 개체 추출, 분류와 같은 고급 텍스트 처리 작업을 수행하세요.
• 고품질 코드와 기술 콘텐츠를 생성하여 개발자 생산성과 내부 도구를 지원합니다.

Gemini 2.5 Flash: 추론, 도구, 비용 효율적인 에이전트에 최적화

프런티어 Gemini 3 모델과 더불어, Gemini 2.5 Flash는 시장에서 가장 빠른 모델 중 하나로 계속해서 뛰어난 성능을 보이며, 매우 짧은 지연 시간과 높은 throughput을 제공합니다.

이 모델은 Google의 하이브리드 추론 모델 중 하나로, '말하기 전에 생각하도록' 설계되었으며 개발자가 작업에 따라 '생각' 수준을 설정할 수 있습니다. 구조화된 문제 해결, 도구 사용(Python 또는 계산기 등), 단계별 논리에 뛰어납니다.

다음과 같은 경우 Gemini 2.5 Flash를 사용하세요.

• 정형화된 query에 대해 신뢰할 수 있는 단계별 추론을 제공합니다.
• 문제 해결 또는 의사 결정을 실시간으로 자동화
• 단일 워크플로에서 텍스트와 이미지를 모두 심층적으로 분석합니다.
• 지원, 운영 또는 물류 전반에 걸쳐 가볍고 비용 효율적인 에이전트를 대규모로 배포합니다.

Gemini로 무엇을 빌드할 수 있나요?

멀티모달 제품 인텔리전스
Gemini 3 Pro는 이미지, 텍스트, 정형 데이터를 결합하는 워크플로를 지원합니다. 소매업체는 제품 사진, 사용자 리뷰, 재고 데이터를 함께 분석하여 결함을 감지하거나 판매 동향을 예측할 수 있습니다.

엔터프라이즈 규모의 의사 결정 자동화
Databricks 오케스트레이션과 거버넌스를 사용하여 조직은 거래 분류, 위험 점수 산정, 규정 준수 보고서 생성 등 분당 수천 개의 구조화된 추론 작업을 실행하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이때 지연 시간에는 Flash를, 정확도에는 Pro를 사용하여 균형을 맞춥니다.

실시간 고객 지원 에이전트
Gemini 2.5 Flash를 사용하면 기업은 밀리초 단위로 응답하면서 엔터프라이즈 데이터를 안전하게 가져오는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 통신 회사는 상담원이 개입하기 전에 문제를 분류하고, 계정 정보를 검색하고, 해결책을 제안하는 자동화된 지원을 제공할 수 있습니다.

다음은 무엇인가요?

• 자세히 알아보기: Week of AI Agents
• 다음에서 Gemini 모델을 사용해 보세요: AI Playground 및 모델 서빙—설치가 필요 없습니다.
• 읽기: AI 에이전트 간결 가이드

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)