AI
LLM이 만든 SQL을 믿고 실행하기까지: A2A 기반의 대화형 BI 애플리케이션 개발기
두줄요약
A2A 역할 분리와 온톨로지 기반 RAG로 대화형 BI의 지표 해석 근거를 보강했습니다.\nQuery Guardrail의 RLS·CLS 검증으로 LLM 생성 SQL의 실행 안전성을 통제했습니다.
문제 상황
- 자연어 질문으로 SQL을 생성하는 대화형 BI에서 지표 의미의 불일치와 그럴듯한 오답 발생
- 권한 밖 리소스 조회, 민감 컬럼 노출, 과도한 쿼리 비용 등 LLM 생성 SQL의 운영 리스크
구조와 흐름
- A2A 프로토콜로 도메인·검색·SQL·정책·리포트 에이전트의 입력, 출력, 실패 유형 분리
- 온톨로지 기반 RAG로 지표·이벤트·게임·대시보드 관계를 검색하고 집계 조건 구체화
- OpenSearch 하이브리드 검색과 SQL 집계 결과를 결합해 근거 포함 답변 구성
해결 방법
- Query Guardrail을 REST API와 MCP 도구로 제공해 실행 전 검증 및 에이전트 자기 수정 루프 지원
- SQL 파싱 기반 RLS로 접근 리소스와 사용자 권한 대조
- 최종 노출 컬럼 집합 계산 기반 CLS로 민감 컬럼 노출 차단
성능/운영 포인트
- Langflow와 AI Admin의 플로우 버전 관리로 도메인 규칙 변경의 빠른 검증·배포
- 정책 위반 유형, 대상 리소스·컬럼, 수정 힌트를 구조화해 사용자 경험과 개선 속도 보완
- 분석 결과와 SQL을 함께 노출해 사용자 검토·수정 및 반복 문의·수작업 리포팅 부담 완화
