LLM and Agent-Driven Data Analysis: A Systematic Approach for Enterprise Applications and System-level Deployment
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저자
Xi Wang, Xianyao Ling, Kun Li, Gang Yin, Liang Zhang, Jiang Wu, Annie Wang, Weizhe Wang
개요
생성 AI 및 에이전트 기술의 급속한 발전이 기업 데이터 관리 및 분석을 변화시키고 있으며, RAG 및 벡터 데이터베이스 기술과 같은 AI 기반 도구는 의미론적 쿼리를 위한 새로운 경로를 제공합니다. SQL 생성을 위한 LLM 및 AI 에이전트는 자연어와 구조화된 데이터를 연결하여 데이터 접근성을 개선하고 분석 효율성을 향상시킵니다. 본 논문은 복잡한 쿼리 이해, 멀티 에이전트 협업, 보안 검증 및 계산 효율성을 가능하게 하는 혁신적인 프레임워크를 다루며, 분산 배포, 데이터 보안 및 SQL 생성 작업의 어려움에 대한 주요 과제를 논의합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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기업 데이터 분석을 위한 AI 기반 도구의 발전된 활용 방안 제시 (RAG, 벡터 데이터베이스, SQL 생성 LLM 등).
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자연어 기반 쿼리를 통해 데이터 접근성 및 분석 효율성 향상.
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복잡한 쿼리 이해, 멀티 에이전트 협업, 보안 검증, 계산 효율성을 위한 혁신적인 프레임워크 제시.
