AI 데이터 분석가 ‘물어보새’의 Data Discovery 기능

이 게시물은 AI 데이터 분석가 ‘물어보새’의 Data Discovery 기능 확장과 구현 방법에 대해 설명합니다.

기능 확장 배경 및 베타 테스트

• Text-to-SQL 기능 기반의 초기 개발과 두 차례 베타 테스트 결과를 바탕으로 Data Discovery 영역으로 확장
• 사용자 질문 유형 분석을 통해 쿼리 해설, 테이블 해설, 로그 데이터 활용 안내 등 다양한 기능 추가

Data Discovery 기능 구조 및 구현

• 질문 이해 단계: 질문 의도와 유형 분류, 질문 품질 평가 및 사용자 가이드 제공
• 정보 획득 단계: 쿼리문 생성, 쿼리문 및 테이블 해설, 쿼리 문법 검증, 테이블 및 칼럼 안내, 로그 데이터 활용 안내 등 복합 기능 구성

주요 기술 및 한계

• LLM과 벡터 스토어 활용으로 질문 이해 및 답변 정확도 향상
• 쿼리문 문법 검증은 비즈니스 로직 수정 제안은 미흡, 향후 메타 정보 보강 계획
• 로그 데이터 안내는 로그 체커 데이터 특성에 맞춘 별도 접근법 적용