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GeekNewsAI/ML
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bigset - 세상의 모든 데이터를 가지고 있다면?
자율 에이전트 기반의 동적 스키마 추론 및 라이브 웹 데이터셋 자동화 엔진
AI 요약
Context
기존 스크래핑 도구와 검색 API의 파편화된 데이터 수집 한계 극복 필요성 대두. 카테고리 교차 데이터 수집 시 발생하는 스키마 설계와 중복 제거 및 검증 과정의 높은 수동 운영 공수 해결이 핵심 과제.
Technical Solution
- 자연어 쿼리를 통한 스키마 자동 추론 및 컬럼 타입과 Primary Key를 결정하는 동적 데이터 모델링 구현
- Orchestrator 에이전트가 엔티티를 식별하고 Sub-agent를 병렬 배치하여 분산 데이터 수집 및 검증을 수행하는 계층형 구조 채택
- Mastra 워크플로와 Vercel AI SDK를 결합하여 Claude Sonnet 기반의 데이터 Populate 파이프라인 구축
- TinyFish API를 통한 Search, Fetch, Browser 통합 제어로 웹 인터랙션을 데이터 구조로 변환
- Convex DB 기반의 상태 관리와 주기적 실행을 위한 Cron 기반 자동 갱신 메커니즘 적용
- TanStack Table 및 react-window 가상화를 통한 대규모 데이터셋의 효율적인 프론트엔드 렌더링 최적화
실천 포인트
1. 비정형 웹 데이터 수집 시 AI 에이전트를 활용한 동적 스키마 생성 및 검증 단계 도입 검토
2. 대량의 엔티티 처리 시 단일 에이전트가 아닌 Orchestrator-Sub Agent 간의 병렬 분산 구조 설계
3. 정적 스크래핑 대신 Search-Fetch-Browser 통합 API를 통한 유연한 데이터 추출 전략 수립
4. 대규모 테이블 렌더링 성능 확보를 위한 가상화 라이브러리 적용 여부 확인