pile·
AI / ML·SK플래닛SK플래닛·

Text2SQL 기반 데이터 분석 서비스 InsightLens 개발기

문제SQL을 모르는 현업 담당자가 데이터를 요청하면 분석팀과 며칠씩 요구사항을 조율해야 했고, 반복 커뮤니케이션 비용이 컸다.
접근Python·LangChain·LangGraph로 Text2SQL 에이전트를 만들고, Claude·OpenAI와 OpenSearch 벡터 저장소를 결합한 3단계 RAG 파이프라인(어휘→의미→LLM 재정렬)으로 스키마·정책을 참고하게 했다.
결과데이터 추출 시간이 며칠에서 몇 분으로 줄었고, 사용자가 정답 쿼리를 등록하면 자동 학습되는 선순환 구조와 Jira 워크플로우 통합이 완성됐다.
SK플래닛
SK플래닛 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. AI / ML·인프랩 (인프런)인프런 (인프랩)·

    학습 에이전트 — AI 두뇌 구축하기

    인프런이 강의 학습 에이전트를 구축하며 겪은 기술 스택 선정, 컨텍스트·도구 설계, LLM-as-a-Judge 품질 개선, 비용 최적화 전략을 다룬다. LLM SSE 스트리밍 처리를 위해 Spring MVC + Virtual Thread + Spring AI를 선택하고, 명시적 프롬프트 캐싱으로 입력 토큰을 90% 절감하는 과정까지 실전 경험이 담겨 있다.

    #ai-agent#llm#llm-as-a-judge+2
  2. AI / ML·vercel-blogVercel Blog·

    AI Gateway에서 실시간 음성 에이전트 구축하기

    Vercel AI Gateway가 음성·오디오 기능을 정식 지원한다. 실시간 대화 음성(Realtime Voice), 텍스트→음성(TTS), 음성→텍스트(STT) 세 가지를 기존 텍스트/이미지 모델과 동일한 라우팅·인증·모니터링 체계 위에서 사용할 수 있다. OpenAI gpt-realtime-2·Whisper와 xAI Grok 오디오 모델을 지원하며, AI SDK 7 베타로 제공된다.

    #llm-app#ai-sdk#realtime-voice+2
  3. AI / ML·dropbox-techDropbox Tech·

    DSPy로 AI 평가를 더 나은 응답으로 전환하기 — Dropbox Dash Chat 사례

    Dropbox가 Dash Chat 에이전트의 응답 품질을 높이기 위해 DSPy 최적화 프레임워크를 도입한 과정을 다룬다. 인간 레이블로 LLM 평가자(judge)를 보정하고, 보정된 judge로 에이전트의 시스템 프롬프트를 자동 최적화하는 두 단계 전략으로 불완전 답변 26% 감소와 토큰 사용 5.4% 절감을 달성했다.

    #ai-agent#llm-evaluation#dspy+2