본 논문은 빅데이터의 급증과 컴퓨팅 기술의 발전으로 스포츠 분석 분야가 크게 변화했지만, 다양한 형태의 데이터(구조화된 통계, 센서 데이터, 기사, 음성, 영상 등) 통합의 어려움을 해결하기 위해 다중 에이전트 프레임워크인 GridMind를 제시한다. GridMind는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 LLM(Large Language Model)을 활용하여 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터를 통합하고, NFL 데이터에 대한 자연어 질의를 가능하게 한다. 분산 아키텍처를 통해 각 단계(질의 해석, 데이터 검색, 응답 생성)를 전담하는 특화된 에이전트를 운영하여 유연하고 확장 가능한 다중 모달 데이터 처리 및 대화형 인터페이스를 제공한다.
