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실습 소개
이번 실습에서는 TRINITY의 기본 개념과 주요 기능을 살펴봅니다.
TRINITY의 역할과 시스템 아키텍처를 이해하고, 기본 화면 구성을 통해 기능의 사용 흐름을 확인합니다.
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4. 필터 · 기간대비 · 비율 등 2차 계산 지원
5. 복잡한 분석 업무 자동화 에이전트
6. 권한 · 마스킹 · 동적 필터 지원
| 참고사항 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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5. 복잡한 분석 업무 자동화 에이전트
6. 권한 · 마스킹 · 동적 필터 지원
TRINITY와 범용 LLM의 차별점
아키텍처
시스템 아키텍처
TRINITY 시스템 구성 및 권장 사양
시스템 아키텍처
Docker 기반의 아키텍처로 구성되며, 각 서비스는 독립된 컨테이너에서 실행됩니다. 서비스 간 통신은 Docker 내부 네트워크를 통해 이루어지며, 전체 시스템은 단일 호스트(Docker) 환경에 통합 배포됩니다.
권장 사양
LLM 아키텍처 : 오케스트레이터 & 서브에이전트
메인 오케스트레이터 - tap_main
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meta_designer_copilot
analysis_designer
inline/admin copilot
ReAct loop + 질문 라이프사이클
서브 에이전트는 한 번에 답하지 않습니다. 도구를 호출(Act) → 결과 관찰(Observe) → 다음 판단(Reason)
실행 방법 및 화면 구성
실행 방법
설치 후 최초 로그인은 제공된 관리자 계정으로 접속합니다.
초기 비밀번호 변경 후 개발자 계정을 생성하고, 생성된 계정으로 개발 작업을 진행합니다.
화면 구성
로그인 후에는 사용자가 AI에게 분석 보고서를 답변 받을 수 있는 메인 화면이 노출되며 질의에 따라 AI가 생성한 시각화 화면을 확인할 수 있습니다.
| 번호 | 명칭 | 설명 |
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| ① | 사이드바 | 질의 이력을 저장하고 기존 대화를 검색하거나 새 대화를 시작할 수 있습니다. 접기/펴기가 가능하며, 하단 프로필 클릭 시 프로필 메뉴가 열립니다. |
| ② | 프로필 메뉴 | 관리자 홈, 개인설정, 가이드, 로그아웃 기능을 제공합니다. 계정 권한(관리자/뷰어)에 따라 노출되는 메뉴가 달라질 수 있습니다. |
| ③ | 업무 카테고리 | 관리자가 생성한 업무 카테고리입니다. 사용자 권한에 맞는 카테고리만 표시되며, 카테고리와 메타를 선택해 질의할 수 있습니다. AI 자동추천을 선택하면 AI가 질문 의도에 맞는 카테고리를 자동으로 선택해 답변합니다. |
| ④ | 질의창 | 업무 카테리와 메타를 기반으로 자유롭게 질의할 수 있으며, 파일 첨부도 지원합니다. 또한, 답변 강도를 선택해 원하는 분석 수준으로 답변을 받을 수 있습니다. [답변 강도별 설명]
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| 번호 | 명칭 | 설명 |
|---|---|---|
| ① | 채팅 이력 | 최초 질의를 기준으로 AI가 생성한 제목으로 저장되며, 클릭 시 이전 대화 내용을 다시 확인할 수 있습니다. |
| ② | 질의답변창 | 사용된 LLM 정보와 AI 답변, 후속 질의를 위한 입력창으로 구성됩니다. 답변에는 요약 정보와 추천 질의가 제공되며, 추천 질의를 클릭하면 즉시 질의할 수 있습니다. |
| ③ | 시각화 화면 | 질의 의도를 분석해 차트와 리스트 등 다양한 형태로 데이터를 시각화합니다. 답변 강도에 따라 분석 범위가 달라지며, 패널 편집, AI 코파일럿, 비정형 분석 등의 기능을 사용할 수 있습니다. |
| ④ | 패널 | 차트와 그리드로 구성된 개별 데이터 영역입니다. SQL 조회, AI 코파일럿을 통한 데이터·차트 변형, 비정형 분석, 편집 및 삭제 기능을 제공합니다. |
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