질문을 입력하면 조회 결과를 보여줍니다
콥스랩은 국내 금융사에 자연어 데이터 조회 모델을 공급했습니다. 사용자가 업무 질문을 입력하면 LLM 에이전트가 질문을 해석하고 SQL을 생성합니다. 조회 결과는 표와 그래프로 확인할 수 있습니다.
2025년 7월 비욘드포스트에 공개된 내용에 따르면, 여러 LLM이 질문 해석, 사내 규정 점검, SQL 생성과 해석에 나눠 관여합니다. 질문을 받는 화면부터 조회 결과를 보여주는 화면까지 이 과정이 이어집니다.
조회 범위와 질의 기록을 관리합니다
공개된 구축 내용에는 사내망 설치, 역할별 접근 제어와 질의 기록 암호화가 포함됩니다. 시스템은 질문을 이해하고 SQL을 만드는 과정에서 사내 규정에 맞는지도 점검하도록 구성됐습니다.
도입을 검토할 때는 담당자별로 조회 가능한 지표와 결과 항목을 정리합니다. 같은 거래 내역을 묻더라도 팀별 집계만 필요한 역할과 개별 건을 확인해야 하는 역할의 조회 범위가 다를 수 있습니다. 질문을 받은 뒤 어떤 정보를 보여줘야 하는지, 누구에게는 집계만 보여줘야 하는지부터 정의하면 검토 기준을 만들 수 있습니다.
도입을 검토할 때는 자주 쓰는 질문부터
반복 조회하는 지표의 정의, 기준 기간, 담당자별 조회 범위를 정리하면 필요한 데이터와 화면을 구체화할 수 있습니다. 예를 들어 위험 한도 초과 거래를 확인하는 질문이라면 거래 시점, 한도 기준, 조회 결과에 표시할 열을 함께 정합니다.
검토용 예시로 ‘지난달 접수한 건 중 처리 완료 건을 유형별로 보여줘’라는 질문을 만들어 볼 수 있습니다. 접수일로 지난달을 판단하는지, 처리 완료 상태의 기준 시점은 언제인지, 다시 접수된 건은 한 건으로 보는지를 먼저 합의합니다. 건별 정보를 검토해야 할 때는 표, 유형별 건수를 비교할 때는 그래프가 적합합니다.
기존 집계 결과와 나란히 비교합니다
검증에는 담당자가 결과를 알고 있는 질문을 씁니다. 같은 기간의 기존 보고서를 놓고 생성된 조회 결과의 합계, 분류별 소계, 누락된 행을 비교합니다. 답이 달라지면 기간 조건, 집계 단위, 제외 항목을 순서대로 확인합니다.
기준이 모호한 질문에서 시스템이 필요한 조건을 되묻는지도 점검합니다. 결과가 0건인 경우와 조회할 수 없는 경우가 화면에서 구분되어야 담당자가 다음 행동을 정할 수 있습니다. 질문, 기대 결과, 필요한 조회 권한을 함께 정리해 두면 지표 정의나 데이터 구조가 바뀌었을 때 다시 확인할 수 있습니다.
