📊TAG (Table-Augmented-Generation) 기술과 나두AI SQL

나두모두는 AI 기술을 활용해 사용자가 원하는 정보를 시각화하는 솔루션을 연구하고 개발하고 있습니다. 대화형 AI로 홈페이지를 만드는 '나두아이오'가 그 첫 시작이었죠. 이제 우리는 한 걸음 더 나아가, 기업 내부 데이터를 시각화하는 데 AI를 활용하는 기술을 개발하고 있습니다.데이터 시각화는 흔히 BI(Business Intelligence)라는 이름으로 불려왔는데요, 기존 BI 솔루션은 기업의 데이터를 대시보드로 보기 좋게 정리하여 사용자가 인사이트를 얻도록 돕는 역할을 해왔습니다. 하지만 기존 BI에는 분명한 한계점이 있어요.

기존 BI의 한계

• 높은 전문성 요구: 대시보드를 구축하고 분석하려면 SQL과 같은 데이터베이스 언어는 물론, 시각화 도구에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이는 비전문가에게 진입 장벽이 되어 즉각적인 데이터 분석을 어렵게 만들어요.
• 정적(Static) 대시보드: 한 번 구축된 대시보드는 정해진 항목만 보여줍니다. 사용자가 새로운 질문을 하거나 다른 관점의 데이터가 필요할 때마다, 대시보드를 수정하거나 새로 만들어야 하는 번거로움이 있습니다.
• 인사이트 도출의 한계: 데이터가 시각화되더라도, 그 속에 숨겨진 의미를 파악하는 것은 오롯이 사용자의 몫입니다. "왜 매출이 하락했는지?"와 같은 복합적인 질문에 대한 답을 대시보드만으로는 찾기 어렵죠.

기존 Text2SQL과 RAG의 한계

나두모두는 AI를 활용하여 기존 BI의 한계를 뛰어넘는 기술을 개발하고 있습니다. 단순히 데이터를 예쁘게 보여주는 것을 넘어, 복잡한 맥락을 이해하고 인사이트를 도출하기 위한 복합적인 계산까지 수행하는 데이터 시각화 기술을 구현하고 있죠. 기존의 Text-to-SQL이나 RAG(검색 증강 생성) 방식으로 데이터에서 인사이트를 도출하는 기술은 아직은 초기 단계에 가깝습니다. 이 두 기술이 한계를 지니는 이유는 다음과 같아요.
기존 Text-to-SQL 방식의 한계:

• 스키마 의존성: 데이터베이스 스키마 구조에 대한 완벽한 이해가 전제되어야 하며, 복잡한 조인이나 서브쿼리가 필요한 경우 정확도가 급격히 떨어집니다.
• 맥락 이해 부족: "지난 분기 대비 성장률이 낮은 제품군을 분석해줘"와 같은 비즈니스 맥락이 포함된 질의에서 적절한 계산 로직을 생성하지 못합니다.
• 오류 복구 한계: 생성된 SQL이 실행 오류를 일으킬 경우, 자동으로 수정하거나 대안을 제시하는 메커니즘이 부족합니다.

기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식의 한계:

• 제한적 데이터 범위: 벡터 검색을 통해 유사한 몇 개의 레코드만 조회하므로, 전체 데이터셋에 대한 집계나 통계 분석이 불가능합니다.
• 수치 연산 취약성: "평균 매출액이 가장 높은 지역은?"과 같은 정량적 분석 질문에서 부정확한 답변을 생성할 위험이 높습니다.
• 실시간 데이터 반영 한계: 임베딩된 데이터가 실제 데이터베이스와 동기화되지 않아 최신 정보가 반영되지 않을 수 있습니다.

나두AI SQL: 차세대 자연어 데이터 분석 시스템

나두AI는 이러한 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 나두AI SQL이라는 종합적인 자연어 데이터 분석 시스템을 개발했습니다. 나두AI SQL은 Text-to-SQL의 정확성과 자연어 생성의 직관성을 결합하면서도, 각각의 단점을 보완하는 통합 솔루션입니다.

나두AI SQL의 3단계 프로세스:

1단계: 지능형 쿼리 생성

• 스키마 이해: 데이터베이스 스키마를 분석하여 테이블 간 관계와 데이터 특성을 파악합니다.
• 의도 파악: 사용자의 자연어 질의에서 비즈니스 의도와 필요한 계산 로직을 추출합니다.
• 최적화된 쿼리 생성: 성능을 고려한 효율적인 SQL 쿼리를 생성하고, 에러 검증을 통해 실행 가능성을 확인합니다.

2단계: 검증된 쿼리 실행

• 안전한 실행: 생성된 쿼리를 샌드박스 환경에서 검증 후 실행합니다.
• 오류 처리: 실행 오류 발생 시 자동으로 쿼리를 수정하거나 대안 접근법을 제시합니다.

3단계: TAG(Table-Augmented Generation) 기반 답변 생성

• 테이블 증강: 추출된 구조화된 데이터를 LLM의 컨텍스트로 직접 활용하는 TAG 기술을 적용합니다.
• 인사이트 도출: 단순한 데이터 나열이 아닌, 패턴 분석과 비즈니스 인사이트를 포함한 답변을 생성합니다.
• 시각화 제안: 필요시 적절한 차트나 그래프 형태의 시각화 방안을 함께 제안합니다.

이처럼 나두AI SQL은 기존 방식들의 한계를 극복하고, 누구나 자연어만으로 복잡한 데이터 분석과 인사이트 도출이 가능한 차세대 BI 솔루션을 제공합니다. 더 이상 SQL 전문가에게 의존하거나 복잡한 대시보드 구축 과정 없이도, 실시간으로 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.궁금한 점이 있으신가요?  지금 바로 데모를 요청하세요!