AI
AI Agent가 복잡한 테이블 데이터 처리하는 방법
두줄요약
AI 에이전트가 표 데이터를 이해하기 어렵다는 문제를 짚고, RAG와 SQL을 결합한 Table Agent 설계를 소개했습니다. 셀 단위 전처리, 도구 호출 루프, 에러 핸들링으로 복잡한 질문 대응력을 높였습니다.
핵심 내용
- AI 에이전트가 표 데이터를 다루기 어려운 이유로 선형화의 한계, RAG 청킹·임베딩의 대표성 저하, 벡터 검색만으로는 정렬·필터링·최댓값 탐색이 어렵다는 점을 정리
- 벡터 검색은 정확한 이름 탐색에, SQL은 필터링·정렬에 맡기는 방식으로 RAG와 SQL을 혼합한 Table Agent 설계를 소개
- 테이블 전처리에서는 셀 단위 인덱싱, LLM 기반 열 분류, 긴 문자열 청킹, 중복 제거를 적용
- 에이전트 동작에서는 Tool Calling 루프, ReAct 프롬프팅, 남은 턴 수 안내, SQL 에러 핸들링과 결과 축약 후처리를 통해 성능과 강건성을 높인 사례를 공유