LY코퍼레이션, 대화형 BI 안전 운영 사례 공개

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LY코퍼레이션이 자연어 질문을 SQL로 바꿔 실행하고 시각화하는 대화형 비즈니스 인텔리전스(BI) 애플리케이션 ‘ChatGamesight’의 운영 사례를 공개했다. 핵심은 대규모 언어 모델(LLM)이 만든 SQL을 곧바로 실행하지 않고, A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜로 역할을 나눈 에이전트와 별도의 쿼리 안전장치를 결합한 점이다.¹

ChatGamesight는 질문 해석, 지식 검색, SQL 생성, 실행·시각화, 답변 생성을 차례로 처리한다. 사용자는 데이터 테이블이나 대시보드를 직접 찾지 않고 질문만으로 결과를 확인할 수 있다. 그러나 LY코퍼레이션은 실제 운영에서 SQL 문법보다 ‘그럴듯한 오답’이 더 큰 문제였다고 설명했다. 활동 유저를 로그인 유저로 집계하거나, 테스트 계정 같은 기본 제외 조건을 빠뜨리고, 복잡한 조인(JOIN)에서 중복을 만들어 합계가 부풀어 오르는 사례다. 쿼리가 정상 실행되는 만큼 사용자가 오류를 알아채기도 어렵다.

처음에는 스키마와 예제 SQL, 금지 규칙을 프롬프트에 추가했지만 충분하지 않았다. 지표 정의와 예외 규칙은 계속 바뀌고, 표준 정의도 문서와 대시보드, 운영 관례에 흩어져 있기 때문이다. 무엇이 잘못됐는지 파악할 때도 정의 오류와 근거 누락, SQL 오류가 뒤섞였다. 이에 의미 해석은 역할별 에이전트와 온톨로지 기반 검색 증강 생성(RAG)이 맡고, 실행 단계는 ‘Query Guardrail’이 통제하도록 구조를 나눴다.

A2A는 에이전트 수를 늘리는 장치라기보다 책임과 통신 형식을 명확히 하는 계약에 가깝다. 질문 요약, 근거 묶음, SQL 후보, 검증 결과와 사용자 메시지의 입출력 형식을 정하고, 근거 부족·정의 충돌·권한 위반·리소스 위험을 서로 다른 실패로 구분한다. 지표와 세그먼트 정의, 해석 규칙은 ‘Domain Agent’가 책임지며, SQL 실행 전 사람이 승인할 수 있는 개입 지점도 둔다.

실행 안전성은 별도 문제다. 생성 SQL은 허용되지 않은 서비스 데이터를 조회하거나, SELECT *로 개인 식별자 계열 컬럼을 노출할 수 있다. 지나치게 긴 기간이나 대형 테이블 조인으로 비용과 서비스 안정성에 부담을 줄 가능성도 있다. LY코퍼레이션 사례가 보여주는 운영 원칙은 명확하다. LLM의 지시 이행만 믿기보다 의미의 정확성과 권한·개인정보·자원 정책을 분리해 검증해야 대화형 BI를 실제 업무에 연결할 수 있다.¹

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