제품 · 데이터

문서와 데이터베이스를 근거로 답합니다

사내 문서는 지식베이스로, 운영 데이터는 데이터 분석으로, 조직 고유의 용어는 용어집으로 연결합니다. 답변에는 어떤 문서를 참고했는지, 어떤 데이터베이스에 어떤 SQL을 실행했는지 근거가 함께 남습니다.

데모 요청 → 지원 DB · 문서 형식 보기

사내 문서는 지식베이스로 KB

운영 데이터베이스는 데이터 분석으로 SQL

답변마다 참고 문서 · 실행 SQL 근거 CITE

데이터가 있어도 답을 얻기 어려운 세 가지 이유

필요한 데이터를 받기까지 시간이 오래 걸립니다

현업 사용자가 자연어로 질문하면 에이전트가 SQL을 생성하고, 실행 결과를 표와 차트로 제공합니다. 어떤 SQL을 실행했는지도 함께 확인할 수 있습니다.

AI가 우리 회사의 용어를 이해하지 못합니다

‘VIP 고객’, ‘순매출’과 같은 사내 용어와 정의를 용어집에 등록하면 답변과 SQL 생성에 반영됩니다.

한글 문서와 스캔 문서는 검색하기 어렵습니다

HWP · HWPX를 포함한 14+ 형식을 처리하며, 파일 형식에 따라 적합한 문서 추출 엔진을 적용할 수 있습니다.

문서와 데이터베이스를 근거로 답을 만드는 기능

지식베이스

형식: PDF · Word · PowerPoint · Excel · CSV · HWP · HWPX · Markdown · HTML · XML · EPUB · 이메일(EML · MSG) · TXT · JSON과 코드 파일 50여 종의 파일을 처리합니다.
추출 엔진 지정: 파일 형식별로 사용할 추출 엔진을 지정합니다. 예를 들어 PDF는 Azure Document Intelligence, Excel은 내장 추출기를 사용할 수 있으며, 스캔 문서와 이미지는 LLM Vision으로 처리할 수 있습니다. 추출 엔진이 지정되지 않은 형식은 임의의 다른 엔진으로 처리하지 않고 업로드 단계에서 차단합니다.
검색: 키워드 검색과 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색, 리랭킹, 의미 단위 청킹을 지원합니다.
라이브러리: 지식베이스를 폴더 트리로 관리합니다. 에이전트가 검색할 범위와 각 폴더를 언제 검색해야 하는지에 대한 설명도 폴더 단위로 설정할 수 있습니다.
대량 처리: 폴더 단위 업로드 · 중복 파일 감지 · 동일 이름 파일 자동 교체 · 실패 파일 재시도를 지원합니다. 처리 진행률은 알림 센터에서 확인할 수 있으며, 다른 화면으로 이동해도 작업 상태가 유지됩니다.

데이터 분석 — 자연어 → SQL

데이터베이스 8종: PostgreSQL · MySQL / MariaDB · Microsoft SQL Server · Oracle · Snowflake · Databricks · Google BigQuery · Azure Synapse를 지원합니다.
연결 테스트: 연결 정보를 저장하기 전에 실제 연결과 테이블 조회 여부를 확인할 수 있습니다. BigQuery는 키 파일 없이 Google Cloud 기본 인증을 사용할 수 있으며, Oracle은 읽기 전용 계정과 다른 스키마 조회를 지원합니다.
질문부터 답변까지: 자연어 질문을 SQL로 변환하고 실행한 뒤, 결과를 표 · 차트 · 요약으로 제공합니다. 실행한 SQL과 조회 결과가 함께 전달되어 어떤 필터와 집계 기준을 사용했는지도 확인할 수 있습니다.
여러 DB 연결: 하나의 에이전트에 여러 데이터베이스를 연결할 수 있습니다. 어떤 DB를 선택했고 왜 선택했는지, 무엇을 조회했는지를 답변과 SQL 실행 카드에서 확인할 수 있습니다.
질문–SQL 예시 메모리: 검증된 질문–SQL 예시를 데이터베이스별로 축적해 SQL 생성 정확도를 높입니다. 답변 근거가 확인된 SQL만 자동으로 저장하며, 관리자가 직접 등록하거나 수정할 수도 있습니다.
테이블 관계 추론과 ERD: 외래키와 컬럼 이름 규칙을 바탕으로 테이블 간 관계를 추론하고 조인 그래프를 생성합니다. ERD 패널에서는 팩트 · 차원 · 브리지 테이블의 역할도 확인할 수 있습니다.
SQL 편집기: 화면에서 SQL을 직접 작성하고 실행하며, 작성한 SQL을 저장해 재사용할 수 있습니다.
쓰기 쿼리 승인: INSERT · UPDATE · DELETE는 실행 전 변경 내용을 확인하고 승인한 뒤 반영합니다. 데이터베이스별로 쓰기 허용 여부를 설정할 수 있으며, 실행 · 승인 · 거절 내역은 SQL 실행 기록에 남습니다.
AI 대시보드: 자연어로 대시보드 패널을 만들면 SQL을 생성하고 검증합니다. 이후에는 검증된 SQL을 기반으로 데이터를 갱신합니다.

용어집

사내 용어와 정의를 등록해 에이전트의 답변과 데이터 해석에 반영합니다.
Excel · CSV · Markdown 파일을 미리 확인한 뒤 한 번에 등록할 수 있습니다. 파일 형식이 달라도 AI가 용어 항목으로 변환하며, 표준 양식 파일도 제공합니다.
데이터베이스의 실제 값을 기반으로 용어 후보를 추출하고, 검토 후 용어집에 등록할 수 있습니다.
카테고리별로 용어를 관리하고, 변경 이력을 확인할 수 있습니다.

지식그래프

용어집의 비즈니스 용어, 데이터베이스의 테이블 · 컬럼 · 관계, 지식베이스 문서를 하나의 그래프로 연결합니다.
문서에서 엔티티와 관계를 추출하고, 비즈니스 용어를 실제 데이터 조건과 연결합니다. 예를 들어 ‘VIP 고객’을 tier = 'VIP'와 같은 컬럼 조건에 매핑할 수 있습니다.
에이전트에 지식그래프를 연결하면 용어 해석 · 관련 테이블 탐색 · 연관 정보 탐색 기능을 함께 사용할 수 있습니다.
그래프를 화면에서 직접 탐색하고, 노드 유형별 필터와 검색을 통해 관계를 확인할 수 있습니다.