피드로 돌아가기
Dev.toDatabase
원문 읽기
Semantic Model 기반의 Natural Language Querying 체계 구축을 통한 데이터 접근성 극대화
Using Databricks Genie for Natural Language Querying on Semantic Models
AI 요약
Context
비기술 사용자의 SQL 의존성으로 인한 분석 병목 현상 및 데이터 요청 지연 문제 발생. 단순한 AI 챗봇 도입만으로는 데이터 모델의 복잡성과 비즈니스 용어의 불일치로 인해 답변의 신뢰성 확보가 어려운 한계 존재.
Technical Solution
- Lakehouse 기반의 Governed Tables 위에 Semantic Layer를 구축하여 원천 데이터에 비즈니스 의미 부여
- Entities, Dimensions, Measures, Join Logic을 사전에 정의하여 NLQ의 해석 일관성 확보
- 특정 도메인별로 데이터, 지침, 예시를 묶은 Genie Space를 구성하여 LLM의 컨텍스트 범위 제한 및 추론 정확도 향상
- 데이터 소유자가 참여하는 Certified Metrics 및 Governance Control 체계를 통해 답변의 무결성 검증
- 도메인 중심의 단계적 롤아웃 전략을 통해 정제된 데이터셋부터 점진적으로 확장하는 아키텍처 채택
실천 포인트
1. 분석 요청이 많은 단일 도메인을 선정하여 PoC 범위 한정
2. 모호한 용어(예: 매출의 정의)에 대한 단일 진실 공급원(Single Source of Truth) 정의
3. 도메인 특화 어휘집(Vocabulary)과 Sample Prompt를 통한 LLM 튜닝
4. 정기적인 Failed Questions 분석을 통한 Semantic Layer 지속 업데이트