Genie 에이전트 모드 소개

Genie 공간에 에이전트 모드를 도입하게 되어 기쁩니다. 저희 팀은 반복적으로 계획하고, 탐색하고, 데이터를 기반으로 추론하여 비즈니스 질문에 답하는 강력한 에이전트 프로세스를 개발했습니다. Databricks의 Week of Agents의 일환으로, 이 블로그는 에이전트 AI를 사용하여 조직이 데이터와 상호 작용하는 방식을 바꾸는 또 다른 방법을 강조합니다.

이 경험은 조직의 모든 사람이 훨씬 더 실행 가능한 수준의 데이터 분석을 할 수 있도록 합니다. 이제 누구나 다음과 같은 복잡한 비즈니스 질문에 대한 실시간 통찰력을 얻을 수 있습니다.

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• 캠페인 지출을 어떻게 최적화할 수 있을까요?
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에이전트 모드 작동 방식

에이전트 모드에서 질문하면 Genie는 단일 쿼리만 반환하지 않습니다. 실제 데이터 분석가처럼 문제를 조사합니다. 접근 방식을 계획하고, 가설을 테스트하고, 설명을 위해 반복합니다.

예를 들어, 고객 지원을 위한 Genie 공간을 상상해 보세요. 2025년 12월에 재오픈된 사례가 급증한 것을 발견하고 “재오픈된 지원 사례 급증의 원인은 무엇인가요?”라고 질문합니다.

에이전트 모드는 먼저 급증을 확인한 다음 고객, 제품, 카테고리 또는 팀과 같은 가능한 기여 요인을 탐색합니다. Unity Catalog 메타데이터 및 작성자가 정의한 의미론을 포함하여 Genie 공간의 비즈니스 컨텍스트를 사용하여 가장 관련성이 높은 잠재적 기여 요인에 집중합니다.

그런 다음 에이전트 모드는 기본 데이터에 대해 여러 쿼리를 실행하여 이러한 가설을 평가합니다. Genie의 지식 저장소에 정의된 의미론은 정확한 쿼리를 생성하는 방법을 알려줍니다. 또한 사용자가 항상 정확성을 확인할 수 있도록 에이전트 모드의 작업을 투명하게 만들었습니다.

분석 중에 Genie는 각 쿼리의 결과를 지속적으로 검토하고 다음에 무엇을 탐색할지 결정합니다. 이 예에서 몇 가지 잠재적인 급증 요인을 테스트한 후 에이전트는 계절적 패턴이 급증에 기여하는지 여부를 추가로 조사해야 한다고 결정합니다. 이러한 가설 생성, 쿼리 및 검토의 반복적인 주기를 통해 Genie는 데이터를 더 철저하게 탐색하고 잘 뒷받침되는 설명에 도달할 수 있습니다.

분석을 완료한 후 Genie는 조사 결과를 보고합니다. 이 예에 따라 보고서는 먼저 재오픈된 사례의 증가를 정량화한 다음 주요 기여 요인, 즉 버그 관련 사례의 증가와 L2 지역 팀의 성과를 식별합니다. 이러한 결론을 뒷받침하기 위해 보고서에는 사용자가 검토할 수 있도록 시각 자료와 기본 SQL에 대한 참조도 포함됩니다.

질문의 유형에 따라 Genie는 팀이 성과 개선을 위해 집중해야 할 사항에 대한 실행 가능한 권장 사항도 제공합니다. 그런 다음 사용자는 이러한 보고서를 플랫폼에서 직접 공유하거나 PDF로 다운로드하여 통찰력을 쉽게 배포하고 협업할 수 있습니다.

모든 복잡성의 질문을 위해 구축됨
에이전트 모드는 고급 비즈니스 조사를 가능하게 할 뿐만 아니라 간단한 분석부터 다단계 분석까지 모든 유형의 질문에 대한 정확도를 향상시킵니다.

간단한 질문의 경우에도 응답하기 전에 데이터를 이해했는지 확인하기 위해 작은 검증 단계를 거칩니다. 또한 에이전트가 작업의 복잡성에 따라 추론을 동적으로 확장하도록 조정하여 간단한 프롬프트에는 빠르게 이동하고 더 깊은 조사를 위해 계획 및 평가에 더 많은 시간을 할애합니다.

그 결과 일상적인 질문에 대한 답변은 더 빨라지고 복잡한 문제를 해결할 때는 더 철저한 분석이 가능합니다.

AI/BI 대시보드 내에서 Genie와 상호 작용하는 사용자도 이 새로운 경험을 활용할 수 있습니다. 대시보드에서 Genie에게 질문하면 기본적으로 에이전트 모드를 활용합니다.

지금 시작하세요

작업 공간 관리자는 이제 작업 공간 미리 보기 페이지에서 에이전트 모드가 활성화되었는지 확인할 수 있습니다. 활성화되면 Genie 공간에서 에이전트 토글을 켜고 비즈니스 질문을 하세요.

에이전트 모드가 이제 제공되며 API 지원 및 비정형 문서 분석을 포함하여 훨씬 더 많은 기능이 제공될 예정입니다. 오늘 에이전트 모드를 사용해 보세요. 여러분의 의견을 기다리겠습니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)