데이터베이스가 어떤 실세계 대상을 담고 있는지, AI가 추론하되 그 추론을 데이터로 직접 확인해서 틀린 부분을 잡아내는 자동 설명서 생성기다.
데이터베이스가 어떤 실세계 대상을 담고 있는지, AI가 추론하되 그 추론을 데이터로 직접 확인해서 틀린 부분을 잡아내는 자동 설명서 생성기다. 무엇이 문제였나 — 비전문가가 데이터를 쓰려면 ‘이 테이블이 무엇을 의미하는지, 어떻게 연결되는지’를 전문가가 손으로 적어야 하는 병목이 있었다. 어떻게 풀었나 — TYTAN은 DB 구조는 결정론적으로 분석하고, 의미 해석은 LLM에 맡긴 뒤, 모든 제안을 실제 데이터에 대해 검증하고 모호하면 사용자에게 한두 줄 질문한다. 그래서 뭐가 좋아졌나 — 그 결과 누구나 자연어로 복잡한 분석 질문을 할 수 있게 해주는 신뢰할 수 있는 데이터 설명서가 거의 자동으로 만들어진다. ...