LocalFlow: 메타데이터 우선 AI 프레임워크

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원본 데이터 대신 컬럼명, 통계 등 메타데이터만 LLM에 전달하여 데이터 유출을 방지한다. LLM은 데이터의 형태를 이해하고 분석 코드를 작성하는 역할만 수행한다.

LLM이 생성한 분석 코드는 로컬 샌드박스 환경에서 실제 데이터에 대해 실행된다. 이 방식은 결과의 결정론적 재현성을 보장하며, AI 모델의 비결정성 문제를 해결한다.

LocalAssistant는 브라우저 내 샌드박스에서 코드를 실행하며, Proxy 계층을 통해 API 키 관리와 데이터 흐름을 제어한다. 로컬 개발을 위한 LocalProxy와 프로덕션용 ProxyClient를 지원한다.

생성된 코드는 재사용이 가능하여 대규모 데이터셋 분석 시 추가적인 LLM 추론 비용이 발생하지 않는다. 이는 에너지 효율적이며 인프라 의존도를 낮춘다.