텍스트 투 SQL 넘어서: AI 데이터 분석가 구축하기

이 글에서는 AI 데이터 분석가 구축의 과제와 해결책을 탐구합니다. 저자는 단순한 텍스트 투 SQL 변환으로는 현실 세계 사용자의 복잡한 질문에 대응할 수 없으며, 다단계 계획, 외부 도구(파이썬 등), 외부 컨텍스트가 필요하다고 주장합니다. 따라서 저자의 팀은 비즈니스 로직을 명시적으로 정의하는 모델링 언어 Malloy를 사용한 의미론적 계층을 갖춘 생성형 BI 플랫폼을 구축했습니다. 이는 멀티 에이전트 시스템, 검색 증강 생성(RAG), 전략적인 모델 선택과 결합하여 고품질, 저지연 데이터 분석을 달성합니다. 플랫폼은 SQL을 생성하고, 복잡한 계산을 위해 파이썬을 작성하며, 외부 데이터 소스를 통합합니다. 이 글에서는 컨텍스트 엔지니어링, 검색 시스템 최적화, 모델 선택의 중요성을 강조하고, 일반적인 오류 모드에 대한 해결책을 공유합니다.