안녕하세요! 혹시 회사에서 자료를 찾을 때 데이터베이스와 엑셀 파일은 따로 보관되어 있고, 각종 보고서나 PDF는 폴더마다 흩어져 있어서 번거로웠던 적 없으신가요?
갑자기 이런 여러 형태의 자료를 한 번에 비교해서 분석해야 할 때면 창을 여러 개 띄워두고 일일이 대조하느라 진땀을 빼기 쉽상이죠. 오늘은 이렇게 따로 노는 데이터들을 하나로 묶어서 똑똑하게 활용할 수 있는 반가운 소식을 전해드릴게요!
왜 중요한가
조직에서 수집하는 데이터는 엑셀 같은 정형 데이터와 문서나 보고서 같은 비정형 데이터로 나뉘어 있어 그동안 이를 함께 분석하려면 여러 도구를 오가며 수동으로 결과를 맞춰봐야 했습니다. 아마존 퀵은 이 두 가지 형태의 데이터를 하나의 통합된 공간에서 AI 에이전트를 통해 동시에 조회할 수 있게 도와줍니다. 이를 통해 담당자는 복잡한 과정 없이 자연어로 질문을 던지고 두 데이터 영역을 아우르는 종합적인 통찰을 얻을 수 있습니다.
전체 글 정리
1. 데이터 레이어 구축하기
- 비정형 데이터 연결: 아마존 S3 버킷에 저장된 PDF나 보고서 등의 문서를 지식 베이스로 색인하여 AI가 검색할 수 있도록 준비합니다.
- 정형 데이터 준비: 매출이나 실적 같은 표 형태의 데이터를 업로드하고, 데이터 유형을 올바르게 수정합니다.
- 의미 부여하기: 데이터의 설명과 사용 지침을 추가하여 AI가 자연어 질문을 정확한 SQL 쿼리로 바꿀 수 있도록 돕습니다.
2. 스페이스와 챗 에이전트 설정하기
- 스페이스 생성: 준비한 지식 베이스와 정형 데이터셋을 하나의 작업 공간에 모아줍니다.
- 맞춤형 에이전트 설정: 통합된 스페이스를 에이전트의 지식 소스로 연결하고, 에이전트의 성격과 응답 스타일을 정해줍니다.
- 안전장치 활용: 내장된 기업용 AI 가드레일을 통해 안전하게 답변을 주고받을 수 있습니다.
이용 방법 / 활용 방안
이 기술을 실제로 적용해보고 싶다면, 먼저 사내에 흩어져 있는 문서 파일들과 엑셀 형태의 매출 데이터를 정리하는 것부터 시작해보세요. 아마존 퀵 콘솔에서 S3 버킷을 연결하고 데이터셋을 업로드한 뒤, 스페이스라는 하나의 공간에 두 데이터를 모아두기만 하면 됩니다.
개발 지복이 없더라도 설정 과정을 차근차근 따라가다 보면, 사내 메신저나 대화창에서 “지난 분기 매출과 주요 보고서의 핵심 내용을 요약해줘” 같은 질문을 던졌을 때 두 데이터를 알아서 취합해 척척 대답해주는 똑똑한 비서를 만나보실 수 있답니다.
데이터를 찾아 헤매던 시간은 이제 그만 줄이고, 업무의 효율을 한층 더 높여보세요. 여러분이라면 이 통합 대화 기능을 어떤 업무에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?
이 글은 원문을 AI가 요약·재구성한 것입니다. 정확한 내용은 원문을 확인해 주세요.