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TL;DR
Plenitude는 태양광 및 풍력 발전소의 비정형 PDF 유지보수 보고서를 구조화된 데이터로 변환하는 에이전트 기반 시스템을 Databricks 상에 구축했다. 이 시스템은 ai_parse_document를 통해 PDF 내 텍스트와 표를 추출하고, Delta Lake에 저장하여 Unity Catalog로 관리한다. 사용자는 Genie의 에이전트 모드를 통해 자연어로 질문하고 데이터를 시각화하거나 분석할 수 있다. 이 접근 방식은 수동 보고서 검토를 대체하여 다중 플랜트 간 비교 분석 속도를 높이고 예측 유지보수의 기반을 마련했다.
배경
Databricks, Delta Lake, Unity Catalog, LLM 기반 데이터 추출
대상 독자
데이터 엔지니어, AI 솔루션 아키텍트, 산업용 유지보수 시스템 개발자
의미 / 영향
이 사례는 비정형 문서가 많은 산업 현장에서 AI 에이전트를 통해 데이터 기반 의사결정을 자동화하는 실용적인 아키텍처를 제시한다. 특히 데이터 거버넌스와 결합된 에이전트 시스템이 엔터프라이즈 환경에서 어떻게 확장 가능한지 보여준다.
섹션별 상세
기존의 PDF 기반 유지보수 보고서는 정보가 비정형으로 흩어져 있어 수동 분석이 비효율적이었다. Plenitude는 이를 해결하기 위해 보고서를 데이터로 변환하고 AI 에이전트를 통해 통찰을 도출하는 파이프라인을 설계했다.
시스템은 ai_parse_document 함수를 사용하여 PDF의 텍스트, 표, 메타데이터를 추출하고 구조화된 JSON으로 직렬화한다. 추출된 데이터는 Delta Lake에 저장되어 버전 관리 및 추적성을 확보한다.
Genie의 에이전트 모드는 Unity Catalog의 시맨틱 메타데이터와 SQL 샘플을 활용하여 자연어 질문을 정확한 SQL 쿼리로 변환한다. 이를 통해 사용자는 복잡한 데이터 구조를 몰라도 플랜트 간 비교나 시계열 분석을 수행할 수 있다.
데이터 접근 제어는 Unity Catalog의 행 수준 보안(row-level security)을 통해 구현된다. 사용자는 권한이 있는 국가의 데이터만 조회할 수 있으며, 이는 Genie를 통한 질의 시에도 동일하게 적용된다.
성능 최적화와 확장성을 위해 자동 Liquid Clustering을 도입하여 인덱스 설계 부담을 줄였다. 향후 Agent Bricks를 활용해 복잡한 분석 작업을 자동화하고 예측 유지보수 모델을 고도화할 계획이다.
기술
- Databricks Genie
- Unity Catalog
- Delta Lake
- Agent Bricks
활용 사례
- 유지보수 보고서 분석
- 예측 유지보수
- 다중 플랜트 데이터 통합
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 09.수집 2026. 06. 09.출처 타입 RSS
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