데이터 레이크의 멀티모달 분석 혁신: TAIJI 시스템 등장

TAIJI 시스템은 MCP 기반의 혁신적인 아키텍처를 통해 데이터 레이크 내 다양한 데이터 유형에 대한 멀티모달 데이터 분석의 정확성, 효율성, 최신성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. NL2Operator 변환기와 특화된 기반 모델을 갖춘 실행 프레임워크, 그리고 데이터 및 LLM 지식 업데이트 메커니즘을 통해 사용자에게 시의적절하고 정확한 통찰력을 제공합니다.

데이터 과학자들은 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터를 포함한 다양한 형태의 데이터를 동시에 분석해야 하는 데이터 레이크의 복잡성에 직면해 왔습니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 가능성을 보여주고 있지만, 정확성, 효율성, 최신성 측면에서 멀티모달 데이터 분석에는 여전히 부족한 점이 있습니다. 기존의 자연어(NL) 또는 SQL 유사 질의어는 사용자의 분석 의도를 정확하고 포괄적으로 포착하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 다양한 데이터 모드를 처리하기 위해 단일 통합 LLM에 의존하면 상당한 추론 오버헤드가 발생합니다. 게다가 데이터 레이크에 저장된 데이터는 불완전하거나 오래된 경우가 많아 시의적절하고 관련성 있는 분석 결과를 생성하기 위해 외부 오픈 도메인 지식을 통합하는 것이 필수적입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 장차오(Chao Zhang) 박사를 비롯한 연구팀이 TAIJI 라는 새로운 멀티모달 데이터 분석 시스템을 제안했습니다. TAIJI는 LLM이 지식 에이전트와 협력할 수 있도록 하는 새로운 패러다임인 MCP(Model Context Protocol) 을 기반으로 구축된 혁신적인 아키텍처를 자랑합니다.

TAIJI의 핵심:

• NL2Operator 변환기: 사용자의 자연어 질의를 데이터 레이크의 멀티모달 데이터에 대한 질의에 맞는 의미적 연산자 계층 구조로 변환하는 AI 에이전트 기반 시스템. 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 분석 실행으로 효과적으로 연결합니다.
• MCP 기반 실행 프레임워크: 각 MCP 서버는 특정 데이터 모듈에 최적화된 전문 기반 모델을 호스팅합니다. 이를 통해 정확성과 효율성을 높이고 모듈식 배포를 통해 높은 확장성을 지원합니다.
• 데이터 및 LLM 지식 업데이트 메커니즘: 심층 연구와 머신 언러닝 기술을 활용하여 데이터 레이크와 LLM 지식을 주기적으로 갱신합니다. 데이터의 신선도와 추론 효율성 사이의 균형을 유지하는 것이 목표입니다.

TAIJI는 단순한 데이터 분석 시스템을 넘어, 데이터 레이크의 잠재력을 최대한 활용하고 사용자에게 시의적절하고 정확한 통찰력을 제공하는 새로운 패러다임을 제시합니다. 앞으로 데이터 분석 분야에 미칠 영향이 기대됩니다. 특히, 다양한 데이터 유형과 복잡한 분석 요구 사항을 가진 기업들에게 큰 도움이 될 것으로 예상됩니다.