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<p><a class="seo-link good-link" href="https://massagereview.co.kr/include/category_view.php?code=area&wr_area[]=%EC%84%9C%EC%9A%B8&wr_area[]=%EC%9D%80%ED%8F%89%EA%B5%AC" rel="noopener" target="_blank" title="은평피부관리">.은평피부관리</a> 즉 AI가 기업 데이터를 제대로 이해하려면 매출 계산 방식 같은 비즈니스 맥락을 미리 학습시켜야 한다. 신입사원에게 업무를 가르치는 것과 같은 개념이다. 스노우플레이크 인텔리전스는 기본적으로 오케스트레이터 역할을 한다. <a class="seo-link good-link" href="https://massagereview.co.kr/include/category_view.php?code=area&wr_area[]=%EC%84%9C%EC%9A%B8&wr_area[]=%EC%9D%80%ED%8F%89%EA%B5%AC" rel="noopener" target="_blank" title="은평에스테틱">은평에스테틱</a> 본격적인 데모 시연에서의 첫 화면은 마치 오픈AI의 챗GPT처럼 프롬프트 입력창이 나왔다. 여기에 실제 기업 담당자들이 물어볼 법한 질문으로 “음악 페스티벌 티켓 판매 트렌드를 월별, 지역별로 라인차트로 보여줘”라는 자연어 명령어를 입력했다. AI 에이전트는 ‘생각하는 과정’을 투명하게 공개했다. 질문을 분석하며 “이는 티켓 판매 데이터이고, 월별과 지역별 집계가 필요하며, 라인차트로 시각화해야 한다”고 단계별로 추론 과정을 보여줬다. 흥미로운 점은 A2A(Agent-to-Agent) 방식으로 작업이 진행된다는 것이다. 먼저 코텍스 애널리틱스가 내부 데이터베이스에서 관련 테이블을 찾아 SQL 쿼리를 생성하고 실행했다. 데이터 추출 후에는 ‘페스티벌 옵스(Festival Ops)’라는 커스텀 에이전트가 등장해 데이터 분석을 담당했다. 스노우플레이크 인텔리전스가 ‘이 에이전트가 페스티벌 데이터 분석에 가장 적합하다’고 판단해 작업을 위임한 것이다. 셰어포인트에 저장된 파워포인트 파일을 자동으로 찾아 요약하기도 했다. 인텔리전스가 내부 데이터베이스에서 답을 찾지 못하자 자동으로 범위를 확장해 관련 문서를 검색하고 핵심 내용을 요약해 제공한 것이다. 이들 데이어틀 바탕으로 마지막엔 시각화 전용 에이전트가 차트를 생성했다.</p>
파 일
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