IDEXX QueryLab Dx는 자연어 질문을 JMP 내에서 완벽하게 배포 가능한 분석 워크플로로 변환하여 분석 접근성을 확장하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 이 시스템은 AI를 쿼리 지원에만 국한하지 않고, 의도에서 실행까지 파이프라인을 확장하여 구조화된 데이터 아티팩트에서 관리형 SQL을 생성하고 JMP Live에 직접 배포할 수 있는 JMP 스크립팅 언어(JSL) 래퍼를 자동으로 생성합니다.
이 시스템은 단계별 아티팩트 기반 방법론을 사용하여 사용자 의도를 엔터프라이즈 데이터 스키마에 맞춰 조정함으로써 쿼리가 정확하고 설명 가능하며 거버넌스 표준을 준수하도록 보장합니다. 생성된 SQL은 JSL로 변환되기 전에 사전 정의된 규칙에 따라 유효성 검사를 거치므로 데이터 액세스와 대화형 분석 간의 원활한 연결을 제공합니다.
이 접근 방식은 조직이 흔히 겪는 어려움, 즉 SQL 및 스크립팅 전문 지식과 같은 기술적 장벽으로 인해 분석 기능이 제한되는 문제를 해결합니다. QueryLab Dx는 자연어 인터페이스, 관리형 데이터 액세스 및 자동화된 JSL 생성 기능을 결합하여 기업 환경에 필요한 엄격함을 유지하면서도 더 폭넓은 분석 참여를 가능하게 합니다.
본 프레젠테이션은 사용자가 자연어 입력에서 직접 분석 결과를 생성, 검토 및 배포하는 방법을 보여주는 대화형 JMP 워크플로를 시연합니다. 또한 스키마 인식 쿼리 생성, 유효성 검사 계층, 코드 합성 등의 설계 패턴을 강조하여 AI가 단순한 지원을 넘어 다학제 팀 전반에 걸쳐 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 분석 워크플로를 구현할 수 있는 방법을 보여줍니다.
