워크플로우 개요

이것은 AI 기반의 PostgreSQL 데이터베이스 지능형 대화 어시스턴트 워크플로우로, 사용자가 자연어로 데이터베이스와 상호작용하여 쿼리할 수 있도록 해줍니다. 이 워크플로우는 OpenAI의 언어 모델을 활용해 사용자의 의도를 이해하고, 자동으로 SQL 쿼리를 생성 및 실행하며, 친근한 방식으로 쿼리 결과를 반환합니다.

핵심 기능

지능형 쿼리 생성
워크플로우는 AI 에이전트를 통해 사용자의 자연어 요청을 이해하고, 데이터베이스 구조에 부합하는 SQL 쿼리 문장을 자동 생성합니다. AI는 쿼리 내 테이블 이름에 올바른 스키마(schema) 접두사를 포함시켜 쿼리 오류를 방지합니다.

데이터베이스 구조 인식
시스템은 자동으로 데이터베이스의 스키마 정보, 테이블 목록 및 각 테이블의 상세 정의(컬럼명, 데이터 타입, 외래키 관계 등 포함)를 획득하여 AI가 정확한 쿼리를 생성할 수 있도록 지원합니다.

대화 기억 기능
채팅 기록 기능이 통합되어 있으며, 기본적으로 최근 5개의 대화 기록을 유지하여 AI가 문맥을 이해하고 더 일관성 있는 대화 경험을 제공할 수 있습니다.

워크플로우 구성 요소

트리거 노드

• When chat message received: 사용자의 쿼리 요청을 수신하는 채팅 메시지 트리거

핵심 처리 노드

• AI Agent: 전체 쿼리 프로세스를 조율하는 지능형 에이전트 노드로, OpenAI Functions Agent 모드를 사용
• OpenAI Chat Model: GPT-4o-mini 모델을 사용하여 AI 기능 제공
• Chat History: 버퍼 윈도우 메모리 모듈로, 대화 기록을 관리

툴 노드(AI 에이전트가 호출 가능한 도구)

1. Execute SQL Query: AI가 생성한 SQL 쿼리 문장을 실행
2. Get DB Schema and Tables List: 데이터베이스 내 모든 테이블과 해당 스키마 이름을 가져옴
3. Get Table Definition: 지정된 테이블의 상세 정의 정보(컬럼, 데이터 타입, 제약 조건, 외래키 관계 포함)를 가져옴

시스템 프롬프트

AI 어시스턴트는 데이터베이스 어시스턴트 역할로 설정되어 있으며 주요 책임은 다음과 같습니다:

• 사용자 요청에 따라 데이터베이스 쿼리 실행
• 데이터 집계를 위한 맞춤형 SQL 쿼리 생성
• 모든 테이블 이름에 올바른 스키마 접두사 포함 보장
• 사용자 응답 전 필요한 모든 데이터를 수집하여 분석

기술적 특징

자동화된 스키마 관리
워크플로우는 데이터베이스 스키마를 자동으로 인식 및 관리하여 생성된 SQL 쿼리의 문법 정확성을 보장합니다.

지능형 데이터 분석
AI는 단순히 쿼리를 실행하는 것을 넘어 반환된 데이터를 분석하여 사용자에게 의미 있는 설명과 인사이트를 제공합니다.

유연한 모델 선택
다른 채팅 모델로 교체 가능하며 확장성이 뛰어납니다.

사용자 정의 가능한 컨텍스트 윈도우
채팅 기록 보존 수를 조정하여 성능과 문맥 이해 간의 균형을 맞출 수 있습니다.

사용 사례

• 비즈니스 애널리스트가 신속하게 비즈니스 데이터 쿼리
• 비기술 담당자가 자연어로 데이터베이스 접근
• 데이터 탐색 및 임시 쿼리
• 자동화된 리포트 생성
• 데이터베이스 구조 학습 및 이해

구성 요구사항

1. PostgreSQL 데이터베이스 인증 정보
2. OpenAI API 인증 정보
3. (선택 사항) 대화 기록 윈도우 길이 조정(기본값: 5개)
4. (선택 사항) 워크플로우 활성화하여 채팅을 공개적으로 사용 가능하도록 설정