글로벌 경쟁력 모니터링: 상호작용 & RAG 기반 상세 분석

앞서 우리는 글로벌 뉴스 데이터를 수집하고 정제한 뒤, AI를 활용해 감성 분석과 영향력 평가를 수행하는 과정을 살펴보았습니다. 이번 글에서는 사용자가 대시보드를 통해 직접 데이터를 확인하고 클릭 한 번으로 심층 분석 결과를 얻는 과정을 소개합니다.

상호작용 에이전트는 분석된 데이터를 사용자와 연결하는 역할을 합니다. 단순히 결과를 보여주는 것에 그치지 않고 사용자의 선택에 따라 원본 뉴스 데이터를 즉시 검색하고 LLM을 통해 심층 분석 결과를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 데이터 기반 의사결정을 보다 직관적이고 신속하게 내릴 수 있습니다.

대시보드에서는 국가별, 키워드별, 산업별 트렌드를 시각화하여 보여줍니다. 사용자는 관심 있는 기사를 클릭하면 해당 기사의 RAG 원본 데이터가 에이전트로 전달됩니다. 에이전트는 이를 바탕으로 이슈 배경, 관련 통계, 대응 방안 등 심층 분석을 생성하고 즉시 사용자에게 제공합니다. 예를 들어 '전기차 배터리' 관련 부정 기사를 클릭하면 AI는 해당 뉴스의 부정적 요인, 시장 반응, 경쟁사 동향 등을 종합하여 상세 리포트를 제공합니다. 단순 요약이 아니라 실제 전략 수립에 활용할 수 있는 구체적 인사이트가 포함됩니다.

이 과정의 장점은 명확합니다. 사용자는 대시보드에서 데이터를 확인하고 클릭 한 번으로 깊이 있는 분석 결과를 받을 수 있어 데이터 탐색과 인사이트 획득이 동시에 이루어집니다. 또한 RAG 데이터를 기반으로 하기 때문에 분석의 정확성과 신뢰성도 높습니다.

이번 글에서는 데이터 분석 결과를 대시보드에서 상호작용하며 심층 분석을 얻는 과정을 살펴보았습니다. 다음 시리즈에서는 누적 데이터를 기반으로 자동 보고서를 생성하고 웹 앱 형태로 배포하는 방법을 다루겠습니다.