현대의 임베디드 분석 계층은 정적인 대시보드에서 Saas 제품 내 AI 기반 상호작용으로 전환하고 있습니다. 팀들이 분석에 대화 기능을 내장할 때, 작은 언어 모델과 대규모 언어 모델 중에서 선택해야 합니다. SLM과 LLM 중 어느 선택이 지연 시간, 토큰 비용, 거버넌스, 배포 유연성에 영향을 미칩니다. 작은 모델은 빈번한 분석 쿼리를 효율적으로 처리하는 반면, 큰 모델은 더 깊은 추론을 지원합니다. 많은 조직이 이 둘을 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택합니다. Reveal와 같은 플랫폼은 비용 예측 가능성, 거버넌스, 배포 유연성을 희생하지 않으면서 팀이 AI 분석을 분석 계층에 추가할 수 있게 합니다.