Genie의 작동 방식

Databricks Genie 입문

Gang Wang

Senior Data Scientist

복합 AI 시스템으로서의 Genie

nanobanana: half: LLM을 나타내는 Brain 캐릭터, Unity Catalog을 나타내는 Map 캐릭터, SQL Warehouse를 나타내는 Muscle 캐릭터, 세 팀원이 하나의 통합 시스템으로 협력하는 모습

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함께 작동하는 팀:

  • Brain (LLM) - 사용자의 언어를 이해합니다
  • Map (Unity Catalog) - 데이터 위치를 파악합니다
  • Muscle (SQL Warehouse) - 실제 작업을 처리합니다
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Unity Catalog 연동

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hierarchy: Unity Catalog, Schema, Tables, Columns

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데이터 팀이 제공하는 정보:

  • 테이블 설명 - 저장된 데이터 내용
  • 컬럼 주석 - 각 필드의 의미
  • 관계 - 테이블 간 연결 방식
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Genie의 질문 처리 방식

Pipeline step 1: Analyze

1단계: 분석 - 자연어를 분석하여 의도를 파악합니다. 단순한 키워드가 아니라 실제로 알고자 하는 내용을 이해합니다.

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Genie의 질문 처리 방식

Pipeline step 2: Analyze and Lookup

2단계: 조회 - Unity Catalog에서 관련 테이블과 컬럼을 조회하여 질문에 답할 수 있는 데이터 소스를 찾습니다.

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Genie의 질문 처리 방식

Pipeline step 3: Analyze, Lookup, and Generate

3단계: 생성 - 적절한 조인, 필터, 집계를 포함한 SQL을 생성합니다.

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Genie의 질문 처리 방식

Pipeline step 4: Full pipeline

4단계: 실행 - 데이터 웨어하우스에서 SQL을 실행하고 결과를 테이블 및 시각화로 표시합니다.

질문 → 약 2초 만에 답변

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Genie가 명확화를 요청하는 경우

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nanobanana: full: 사용자가 모호한 질문을 입력하면 AI 어시스턴트가 여러 해석 옵션을 제시하며 명확화를 요청하는 대화형 인터페이스 화면

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Genie는 "추측보다 정확성"을 우선합니다

  • 문법 수정이 아닌 비즈니스적 판단이 필요할 때 질문합니다

  • 예: "Sales"를 요청했을 때 Gross_Sales와 Net_Sales가 모두 있으면 임의로 선택하지 않습니다

이것은 한계가 아니라 기능입니다!

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Demo: Bakehouse에서 Genie 명확화 프롬프트

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연습해 봅시다!

Databricks Genie 입문

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