AI 기능 개요
D.Hub는 데이터 관리와 분석 워크플로우 곳곳에서 AI 기능을 제공합니다. 도구를 따로 설치하지 않아도 플랫폼 안에서 자연어 대화, 코드 생성, 지능형 편집, 지식 기반 질의를 바로 쓸 수 있습니다.
제공 기능
D.Hub에 내장된 AI 기능은 크게 다섯 가지로 구분됩니다.
1. 대화형 어시스턴트 (자동 라우팅 패널)
D.Hub의 모든 페이지에서 접근할 수 있는 AI 사이드 패널 채팅입니다.
- 화면 우측의 AI 아이콘을 클릭하여 사이드 패널을 열 수 있습니다.
- 현재 페이지의 컨텍스트를 자동 인식하여 (온톨로지, 컬렉션, 파이프라인 등) 관련 답변을 제공합니다.
- 에이전트 자동 선택: 어떤 AI를 쓸지 직접 고르지 않아도 됩니다. 현재 페이지나 도메인 키워드, 컬렉션 같은 상황에 맞춰 알맞은 어시스턴트가 자동으로 붙고, 사용자에게는 하나의 대화 화면으로 보입니다.
- @멘션으로 Dataset, Collection, Code, Pipeline을 참조하여 질문할 수 있습니다.
- AI 응답에 차트(막대·꺾은선·파이·도넛·산점도), 표, 지도, 온톨로지 노드 참조 시각화가 포함될 수 있습니다.
- 로그인한 사용자의 권한이 그대로 적용되므로, AI도 접근 가능한 자원에만 손을 댑니다.
대화형 어시스턴트는 플랫폼 전반을 다루는 AI 대화이고, Knowledge Chat은 특정 Knowledge에 수집된 문서를 근거로 삼는 RAG 대화입니다. 두 기능은 따로따로 쓸 수 있습니다.
2. RAG AI 채팅
Knowledge 모듈에서 수집한 문서와 데이터를 기반으로 AI와 대화할 수 있습니다.
- 웹 크롤링, 파일 업로드, 수동 작성 등으로 축적한 지식을 AI가 참조하여 답변합니다.
- Knowledge 상세 화면의 채팅 (Chat) 탭에서 이용 가능합니다.
- RAG(질문과 관련된 문서를 먼저 찾아 그 내용을 근거로 답을 만드는 방식)로 동작하여, 환각(AI가 없는 사실을 지어내는 현상)을 줄이고 근거 있는 답변을 제공합니다.
- 답변에 참조된 원본 문서 출처가 함께 표시됩니다.
RAG AI 채팅에 대한 자세한 내용은 지식 관리 > AI 채팅 문서를 참조하세요.
3. AI 코드 생성
파이프라인 코드 에디터에서 자연어 프롬프트를 입력하면 Python 또는 SQL 코드를 자동으로 생성합니다.
- 단축키
Cmd+I(Mac) /Ctrl+I(Windows) 또는 툴바의 AI 버튼으로 실행합니다. - D.Hub 파이프라인의 입출력 규격(입력
input, 출력{"output": ...})을 자동으로 준수하는 코드를 작성합니다. - 데이터셋 스키마, 파이프라인 구조 등 현재 컨텍스트를 자동으로 참조합니다.
4. 인라인 AI 편집
코드 에디터 내에서 이미 작성된 코드를 AI로 수정할 수 있습니다.
- 수정할 코드 영역을 선택한 뒤
Cmd+I/Ctrl+I를 누르고 수정 지시를 입력합니다. - AI가 제안한 코드를 생성된 코드 미리보기로 확인한 후 삽입하거나 취소할 수 있습니다.
- 변수명 변경, 에러 처리 추가, 로직 최적화 등 다양한 리팩토링 작업에 활용됩니다.
5. 메타데이터 자동생성
Knowledge 설정에서 수집된 문서의 메타데이터를 AI가 자동으로 생성합니다.
- Alias: 문서의 핵심 내용을 요약하는 별칭을 자동으로 제안합니다.
- Description: 문서 내용을 기반으로 설명을 생성합니다.
- Tags: 문서에서 주요 키워드를 추출하여 태그를 자동으로 부여합니다.
- 수동 입력 없이도 지식 자산의 메타데이터를 빠르게 구성할 수 있습니다.
각 메타데이터 필드 옆의 ✨ 생성 버튼으로 실행합니다. 생성하는 동안 버튼은 중지 아이콘으로 바뀝니다. 버튼을 다시 누르거나 Esc를 누르면 생성을 취소합니다. 생성이 끝나면 채워진 입력란이 잠깐 강조되어, AI가 무엇을 적었는지 바로 확인할 수 있습니다. 이 자동생성 버튼은 컬렉션·데이터셋·코드·파이프라인·온톨로지·지식처럼 별칭과 설명을 입력하는 화면이라면 어디서나 똑같이 쓸 수 있습니다.
기능별 접근 위치
| AI 기능 | 접근 위치 | 단축키 |
|---|---|---|
| 대화형 어시스턴트 | 모든 페이지 → 우측 AI 사이드 패널 | — |
| RAG AI 채팅 | Knowledge 상세 → 채팅 (Chat) 탭 | — |
| AI 코드 생성 | 파이프라인 코드 에디터 → AI 버튼 | Cmd+I / Ctrl+I |
| 인라인 AI 편집 | 코드 에디터 → 코드 선택 후 | Cmd+I / Ctrl+I |
| 메타데이터 자동생성 | Knowledge 설정 | — |
AI 기능의 동작 원리
D.Hub의 AI 기능은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용합니다.
- 코드 생성 및 편집: LLM이 현재 에디터의 컨텍스트(데이터셋 스키마, 노드 구조, 기존 코드)를 분석하여 적절한 코드를 생성하거나 수정합니다.
- RAG AI 채팅: 질문과 관련된 문서 청크를 의미 기반 검색(벡터 검색)으로 찾고, 그 내용을 LLM에 함께 넘겨 근거 있는 답변을 만듭니다.
- 메타데이터 생성: 문서 내용을 LLM이 분석하여 요약, 키워드 추출을 수행합니다.
효과적인 활용 팁
- 구체적인 프롬프트: "코드 작성해줘"보다 "입력 데이터에서 'status'가 'active'인 행만 필터링하고 날짜별 개수를 세어줘"처럼 구체적으로 요청하세요.
- 단계적 요청: 복잡한 로직은 한 번에 던지기보다 여러 단계로 쪼개 요청하면 더 정확한 결과가 나옵니다.
- 컨텍스트 활용: 데이터셋이 연결된 파이프라인 노드에서 코드를 생성하면, AI가 스키마 정보를 자동으로 참조합니다.
- 미리보기 검토: 인라인 편집 후에는 반드시 생성된 코드 미리보기에서 변경 내용을 확인하고 삽입하세요.
- Knowledge 문서 품질: RAG AI 채팅의 답변은 수집된 문서가 좋을수록 좋아집니다. 문서를 정확하고 최신 상태로 유지하세요.
지원 모델 및 요구 사항
- AI 기능은 외부 LLM 서비스(OpenAI, Claude 등)를 활용합니다.
- 관리자가 설정한 LLM 연결 정보에 따라 사용 가능한 모델이 달라질 수 있습니다.
- AI 기능을 사용하려면 인터넷 연결이 필요합니다.
다음 단계
- 대화형 어시스턴트 — 글로벌 AI 사이드 패널 채팅, @멘션, 시각화
- AI 코드 생성 및 인라인 편집 — 파이프라인 코드 에디터의 AI 기능 상세 가이드
- 지식 관리 > AI 채팅 — RAG 기반 AI 채팅 사용법