- 매주 반복되는 엑셀 데이터 추출, 피벗 테이블, 보고서 작성 및 이메일 공유 업무의 비효율성을 지적 😫
- AI 기반 자동화 솔루션으로 데이터베이스 업데이트 시 AI가 SQL 쿼리 작성, 데이터 분석, 리포트 생성 및 이메일 발송까지 자동화 가능함을 제시 🤖
- 일반적인 RAG 시스템은 텍스트 청크를 벡터화하여 유사도 기반 검색을 수행하는 반면, SQL 기반 RAG는 정형 데이터를 기반으로 SQL 명령어를 생성하여 데이터베이스에서 직접 값을 추출 🗂️
- 숫자 기반 데이터 분석에 SQL 기반 RAG가 더 높은 신뢰도를 제공하며, 가상의 이커머스 브랜드 주간 매출 리포트 자동 생성 에이전트 구축 사례 소개 📊
- 슈퍼베이스 데이터베이스에 월별 매출 데이터를 업로드하고, NANN 워크플로우를 통해 구글 드라이브 연동, 데이터 추출, 변환 및 데이터베이스 업데이트 자동화 과정 설명 ⚙️
- 파일 생성 및 업데이트 트리거, 루프를 통한 다중 파일 처리, 데이터 중복 제거, 스키마 업데이트 등 워크플로우 구축의 핵심 단계 상세 설명 📑
- 채트리거와 AI 에이전트를 활용하여 SQL 쿼리 생성 및 실행, 결과 기반 보고서 자동 생성, 구글 문서 템플릿 적용 및 이메일 발송 자동화 구현 📧
- 시스템 프롬프트, 툴 설정, 아웃풋 파서 등 AI 에이전트 설정의 중요 요소 강조 및 스케줄 트리거를 통한 정기적인 보고서 발송 자동화 설정 방법 제시 ⏰
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