AI 기반 자연어 데이터 질의
finetree SQL | 자연어 한 문장으로 데이터를 질의하고 시각화하는 AI 엔진
finetree-SQL은 로컬 LLM 기반의 자연어 처리 기술을 활용하여, 일상적인 질문을 정확한 SQL 쿼리로 자동 변환하고 실행 결과를 시각화된 형태로 제공하는 AI 기반 데이터 질의 솔루션입니다.
SQL을 모르는 사람도, 데이터를 찾고-가공하고-분석할 수 있어야 합니다
finetree-SQL은 “이번 달 A라인 불량률이 얼마야?”와 같은 자연어 질문을 정확한 SQL 쿼리로 자동 변환하고, 결과를 시각화된 형태로 즉시 제공합니다. Data Lake에 축적된 정형 데이터는 물론, Peak9 솔루션을 통해 수집된 실시간 제조 데이터까지 폭넓게 질의할 수 있습니다. 로컬 LLM 기반으로 동작하여 민감한 제조 데이터나 경영 정보가 외부로 유출되지 않으며, 비개발 직군의 현장 관리자, 품질 담당자, 경영진까지 데이터에 직접 접근하여 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다.
개요
- 한국어 및 영문 자연어 입력을 표준 SQL 쿼리로 자동 변환하는 NL-to-SQL 핵심 엔진
- Data Lake(RDB, TSDB)는 물론 Peak9 Edge를 통한 실시간 제조 데이터까지 질의 가능
- 데이터 특성을 분석하여 테이블, 차트 등 최적의 형태로 자동 시각화
- 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 컬럼 마스킹으로 데이터 거버넌스 보장
- 로컬 LLM 기반 — 폐쇄망 환경에서도 인터넷 연결 없이 완전한 기능 제공
시스템 구성
finetree-SQL은 사용자 인터페이스, 자연어 처리(NLU), SQL 생성, 실행/결과, 데이터 소스의 5계층으로 구성됩니다. 핵심은 로컬 LLM 기반의 SQL 생성기로, 스키마 매퍼가 데이터베이스 구조를 자동 인식하고 쿼리 최적화기가 성능을 보장합니다. Web UI, Mobile, BOT 연동, API Gateway 등 다양한 채널에서 접근할 수 있습니다.
구성 및 기능
자연어 질의 변환 (NL-to-SQL)
한국어 및 영문 자연어 입력을 표준 SQL 쿼리로 자동 변환하는 핵심 엔진입니다. 로컬 LLM 기반으로 동작하여 데이터의 외부 유출 없이 안전하게 처리합니다.
- 자연어 → SQL 자동 변환 — “이번 달 A라인 불량률은?” → 정확한 SQL 쿼리 생성
- 고급 SQL 문법 지원 — 복합 조건, 집계 함수, 서브쿼리 등 다양한 문법 처리
- 컨텍스트 연속 질의 — “그러면 B라인은?” 같은 후속 질문에 자동 대응
- 로컬 LLM 처리 — 기업 내부 서버에서 모든 변환이 완료되어 보안 보장
스키마 자동 매핑
Data Lake 내 테이블 구조와 컬럼 정보를 자동으로 인식하고, 한국어 비즈니스 용어와 실제 데이터베이스 컬럼을 매핑합니다.
- 자동 컬럼 매핑 — “불량률” →
defect_rate, “수율” →yield_rate자동 연결 - 동의어 사전 — 도메인 용어와 데이터베이스 컬럼 간 매핑 규칙 관리
- 스키마 크롤러 — 신규 테이블 추가 시 자동 감지하여 메타데이터 갱신
- 다중 DB 지원 — RDB, TSDB 등 이기종 데이터 소스의 통합 매핑
쿼리 최적화 및 검증
생성된 SQL 쿼리의 실행 계획을 분석하여 성능을 자동 최적화하고, 보안 위협을 사전에 차단합니다.
- 실행 계획 분석 — 인덱스 활용, 조인 순서, 전체 테이블 스캔 감지 및 개선
- SQL Injection 차단 — 쿼리 검증기가 모든 쿼리를 실행 전 필터링
- 자동 페이지네이션 — 대용량 데이터 질의 시 타임아웃 제어로 부하 방지
- 쿼리 캐싱 — 동일 질의에 대한 Redis 캐시로 반복 응답 속도 향상
결과 시각화 및 리포팅
질의 결과를 데이터 특성에 맞게 테이블, 차트 등 최적의 형태로 자동 시각화하고, 다양한 포맷으로 내보내기합니다.
- 자동 차트 선택 — 시계열은 라인 차트, 범주형은 막대 차트, 비율은 파이 차트
- 다포맷 내보내기 — PDF, Excel, PNG 등으로 보고서에 즉시 활용
- 대시보드 위젯 — 반복 질의를 위젯으로 등록하여 실시간 모니터링 패널 구성
- 팀 공유 — 시각화 결과를 Slack, Teams 등 메신저로 즉시 공유
권한 관리 및 데이터 거버넌스
역할 기반 접근 제어와 컬럼 마스킹으로 민감 데이터를 보호하고, 모든 질의 이력을 감사 로그로 기록합니다.
- RBAC — 부서별, 직급별 접근 가능한 테이블과 컬럼을 세밀하게 관리
- 자동 마스킹 — 개인정보 포함 컬럼을 자동으로 마스킹 처리
- 감사 로그 — 모든 질의 이력을 기록하여 데이터 접근 추적 및 컴플라이언스 지원
- GDPR 준수 — 개인정보보호법 요구사항에 맞춘 데이터 거버넌스 보장
학습 및 피드백 루프
사용자의 질의 패턴과 피드백을 수집하여 NL-to-SQL 변환 정확도를 지속적으로 개선하는 RLHF 메커니즘을 제공합니다.
- RLHF 학습 — 사용자가 수정한 SQL을 학습 데이터로 활용하여 정확도 개선
- 도메인 용어 자동 학습 — 제조, 품질, 물류 등 업종별 약어와 신규 용어 습득
- 월간 학습 리포트 — 변환 정확도, 자주 사용 질의, 개선 필요 영역 시각화
- 지속적 개선 — 시간이 지날수록 기업 환경에 최적화되는 적응형 AI
특장점
finetree-SQL은 SQL 문법을 전혀 모르는 현장 관리자, 품질 담당자도 자연어만으로 데이터를 조회할 수 있게 하여, 데이터 분석 의뢰에서 결과까지 수일이 걸리던 프로세스를 수 초로 단축합니다.
제로 코딩 데이터 접근
- SQL 문법을 모르는 현장 관리자도 자연어만으로 데이터 조회
- 데이터 분석 의뢰 → 결과 회신 수일을 수 초로 단축
- IT 부서의 반복적 데이터 추출 업무 80% 이상 감소
온프레미스 LLM 보안
- 기업 내부 서버에서 모든 처리 완료, 데이터 외부 전송 없음
- 제조 레시피, 공정 파라미터 등 핵심 기밀 데이터 보안 보장
- 폐쇄망 환경에서도 인터넷 연결 없이 완전한 기능 제공
실시간 제조 데이터 연동
- Peak9 Edge를 통해 실시간 설비 데이터를 즉시 질의
- MES, SCADA, IoT 센서 데이터까지 크로스 테이블 분석
- 시계열 데이터에 대한 시간 범위 질의를 자연어로 표현
컨텍스트 기반 대화형 질의
- 이전 질의 맥락 유지로 후속 질문 자연스럽게 처리
- 점진적 분석 심화를 위한 탐색적 데이터 분석(EDA) 지원
- 질의 세션 히스토리 저장으로 분석 흐름 재현 및 공유
도메인 특화 정확도
- 제조, 품질, 물류, 설비 관리 등 산업 도메인별 용어 사전 내장
- 피드백 기반 지속 학습으로 기업 고유 약어·용어 이해도 향상
- 모호한 질의에 대한 Clarification 메커니즘으로 오변환 방지
유연한 시스템 연동
- REST API, WebSocket 등 표준 프로토콜로 기존 시스템 연동
- finetree-BOT을 통한 Slack, Teams, 카카오워크 메신저 질의
- SSO/OAuth 연동으로 기존 인증 체계와 통합, 별도 로그인 불필요
기능 맛보기
자연어로 요청되는 질의를 SQL로 변환
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