Databricks Genie가 자연어 질문을 통해 데이터 탐색을 어떻게 변화시키는지 알아봅니다. Genie 스페이스를 탐색하고, 더 정확한 답변을 위해 프롬프트를 다듬는 방법을 배우며, Genie가 자연어를 SQL로 변환하는 원리를 이해합니다.

첫 번째 질문하기

Genie와의 첫 번째 대화

코드 없이 데이터 활용하기

옵션

Genie 준비 완료

개선 필요

Genie에 적합한 질문

더 나은 질문을 하는 방법

효과적인 프롬프트 공식

더 효과적인 Genie 프롬프트 작성하기

Genie 쿼리 다듬기

생성된 SQL 읽기

Genie의 작동 원리

두뇌 (LLM)

지도 (Unity Catalog)

근육 (SQL Warehouse)

각 구성 요소는 어떤 역할을 할까요?

Genie의 세 가지 구성 요소

Genie의 처리 파이프라인

Genie의 질문 처리 방식

Genie 시작하기

처음부터 Genie 스페이스를 직접 만들어봅니다. 데이터 소스를 구성하고, 사용자가 유용한 인사이트를 얻을 수 있도록 예시 쿼리를 작성하며, 비즈니스 사용자가 대화형 분석을 최대한 활용할 수 있도록 명확한 지침을 작성합니다.

스페이스 만들기

Genie 스페이스의 사전 요건

첫 번째 Genie 공간 만들기

공간 생성 단계

예시 쿼리 추가하기

예시 쿼리의 품질 평가하기

첫 번째 예시 쿼리 추가하기

예시 쿼리를 추가해야 할 때

지침으로 사용자 안내하기

효과적인 지침 작성

지침이 실제로 작동하는 모습 확인하기

공간 지침 평가하기

Genie 스페이스 구축하기

조직의 언어에 맞게 Genie 스페이스를 정교하게 다듬습니다. 기술적인 컬럼에 동의어와 설명을 정의하고, 테이블 간 관계를 설정하며, 도메인 특화 질문에 정확히 답할 수 있도록 SQL 예시를 작성합니다.

동의어와 설명

큐레이션된 스페이스에서 쿼리하기

비즈니스 용어와 컬럼 매칭하기

동의어의 부재

관계 정의하기

테이블 간 쿼리

관계가 정의되지 않은 쿼리

테이블 관계 설정하기

SQL 예제와 함수

미리 정의된 SQL 예시로 쿼리하기

KPI 복잡도 분류하기

SQL 예시가 필요할까요, 자동 생성으로 충분할까요?

Genie에 비즈니스 언어 가르치기

Genie 스페이스가 항상 최상의 성능을 유지하도록 관리합니다. 사용자 상호작용에서 배우는 피드백 루프를 구현하고, 일관된 답변을 위해 Trusted Assets를 활용하며, 정확도를 측정해 지속적인 개선을 이끌어냅니다.

피드백 루프

실패한 쿼리 파악하기

피드백 루프 단계

실패한 쿼리 진단하기

신뢰할 수 있는 자산

Trusted Asset 만들기

Trusted Assets 이해하기

Trusted Asset인가요, 일반 예시인가요?

벤치마킹과 지속적인 개선

벤치마크 결과 확인하기

큐레이션 작업 우선순위 정하기

벤치마크 결과 해석하기

마무리

Genie 스페이스 모니터링 및 관리

데이터에 질문을 던지면 즉시 정확한 답변을 받을 수 있다면 어떨까요? Databricks Genie를 사용하면 가능합니다. 이 과정에서는 자연어로 첫 번째 질문을 던지는 것부터 시작해 프로덕션 수준의 Genie 스페이스를 구축하고 관리하는 방법까지 배웁니다. 프롬프트 개선, 예시 쿼리 및 지침 추가, 동의어와 관계 정의를 통한 비즈니스 용어 학습, Trusted Assets로 핵심 지표 보호하는 방법을 익힙니다. 과정을 마치면 SQL 없이도 팀 전체가 데이터를 탐색할 수 있도록 Genie 스페이스를 자신 있게 설정하고 유지·개선할 수 있게 됩니다.

비즈니스 사용자는 간단한 질문에 대한 답변을 받기 위해 데이터 팀을 몇 시간씩 기다려서는 안 됩니다. Databricks Genie는 일반 영어를 즉시 정확한 SQL로 바꿔 줍니다 — 이 강의에서는 이를 최대한 활용하는 방법을 알려드립니다.
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<h2>질문하고 프롬프트를 다듬어 보세요</h2>
Genie 공간에서 첫 자연어 질문을 하고 결과를 해석해 보세요. 프롬프트 공식 — 무엇을, 언제, 어떻게, 그리고 제약 조건까지 — 을 익히고, 모호한 쿼리를 정밀한 인사이트로 다듬어 보세요. Genie의 복합 AI 시스템이 LLM, Unity Catalog 메타데이터, 그리고 SQL 웨어하우스를 결합해 몇 초 만에 답변을 제공하는 방식을 살펴보게 됩니다.
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<h2>Genie Spaces 구축 및 구성</h2>
처음부터 Genie 공간을 만들어 보세요: 데이터 소스를 선택하고, 일반적인 질문을 검증된 SQL로 연결하는 매개변수화된 예시 쿼리를 작성하며, 사용자가 정확한 답변으로 안내되도록 지침과 필터를 추가하세요.
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<h2>지니에게 귀사의 비즈니스 언어를 가르치세요</h2>
비즈니스 용어와 기술적 테이블 열 이름 사이의 간극을 동의어, 설명, 테이블 관계로 메워 보세요. Genie가 자동 생성할 수 없는 복잡한 KPI에 대한 SQL 예제를 정의하여, 모든 답변이 귀사의 성공 측정 방식을 반영하도록 하세요.
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<h2>모니터링, 신뢰, 개선</h2>
모니터링 페이지에서 실패한 쿼리를 찾아 원인을 진단하고, 수정 사항을 다시 공간에 반영하세요. Trusted Assets로 핵심 지표를 확실히 관리하고, 시간이 지남에 따라 정확도를 벤치마킹하여 공간이 계속 더 스마트해지도록 하세요.

Databricks Genie를 실습하세요: 영어로 질문하고, Genie 공간을 만들고, 비즈니스 언어를 관리하세요.

Databricks Genie 입문

Databricks Genie로 평이한 영어로 데이터 질문하기 - 공간을 만들고, 비즈니스 언어를 큐레이션하며, 품질을 모니터링하세요.

더 나은 질문을 하는 방법

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