Text-to-SQL을 넘어: 관리형 기업 분석 API를 위한 에이전트 기반 LLM 시스템

원문 발행 2026. 05. 20. 20:00원문 언어 영어AI 한국어 번역arXiv cs.CL (NLP) 원문 보기

요약

기존의 Text-to-SQL 방식이 가진 보안 및 비즈니스 로직 처리의 한계를 극복하기 위해, 관리형 API를 사용하는 에이전트 기반 LLM 시스템인 'Analytic Agent'를 제안합니다. 이 시스템은 다단계 추론과 정책 인식 오케스트레이션을 통해 사용자의 자연어 의도를 안전한 API 호출로 변환하며, 기업 환경에 필수적인 감사 가능성과 규정 준수를 보장합니다.

핵심 포인트

전통적인 Text-to-SQL 방식은 복잡한 비즈니스 로직이 캡슐화된 관리형 API 환경에서 한계가 있음
Analytic Agent는 LLM이 직접 수학적/집계 로직을 수행하는 대신 검증된 API를 호출하도록 설계됨
다단계 추론과 정책 인식 오케스트레이션을 통해 권한 검증 및 규정 준수 시각화 기능을 제공함
90개의 실제 기업 사용 사례 평가를 통해 시스템의 안정성과 신뢰성을 입증함

기업 분석 (Enterprise analytics)은 의사결정을 위해 조직의 데이터에 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 하지만, 비기술적 사용자들은 여전히 전통적인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence, BI) 도구나 Text-to-SQL 시스템을 사용할 때 장벽에 부딪힙니다. 최근 거대 언어 모델 (Large Language Models, LLMs)에 기반한 Text-to-SQL 접근 방식은 구조화된 데이터에 대한 자연어 접근을 약속하지만, 분석 파이프라인이 가공되지 않은 데이터베이스가 아닌 관리형 API (governed APIs)에 의존하는 기업 환경에서는 한계가 있습니다. 실제로 이러한 API는 일관성, 감사 가능성 (auditability), 그리고 보안을 보장하기 위해 복잡한 비즈니스 로직을 캡슐화하고 있습니다. 그러나 수학적 또는 집계 로직 (aggregation logic)을 LLM에 위임하는 것은 신뢰성 및 규정 준수 (compliance) 리스크를 초래합니다. 이를 위해, 우리는 자연어 의도를 기업 분석 API와의 안전한 상호작용으로 변환하는 LLM 기반 에이전트 시스템인 Analytic Agent를 제안합니다. 도메인 전문가들이 구축한 90개의 실제 기업 사용 사례를 통해 평가한 결과, 이 시스템은 다단계 추론 (multi-step reasoning)과 정책 인식 오케스트레이션 (policy-aware orchestration)을 통해 사용자의 목표를 안정적으로 해석하고, 권한을 검증하며, 관리형 쿼리를 실행하고, 규정을 준수하는 시각화 (visualizations)를 생성합니다.

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