Wren AI: Text-to-SQL Engine

자연어를 SQL로 변환하는 AI 엔진

Seonghak Hong

5/15/25

Wren AI 개요

Wren AI란?

Wren AI는 자연어를 SQL 쿼리로 변환하는
오픈소스 Text-to-SQL 엔진

자연어 처리:
일상 언어로 데이터 질의
SQL 생성:
최적화된 SQL 쿼리 자동 생성
오픈소스:
무료 사용 가능
API 통합:
다양한 시스템과 연동

graph TD
    A[자연어 질의] --> B[Wren AI 엔진]
    B --> C[의도 분석]
    C --> D[스키마 매핑]
    D --> E[SQL 생성]
    E --> F[쿼리 최적화]
    F --> G[결과 반환]

주요 특징

높은 정확도
스키마 적응
최적화 엔진
확장성

정교한 자연어 이해

복잡한 비즈니스 질문 처리
다양한 언어 지원 (영어, 한국어 등)
맥락 기반 해석

데이터베이스 스키마 자동 학습

테이블 구조 자동 분석
컬럼 관계 파악
비즈니스 규칙 학습

성능 최적화된 SQL 생성

인덱스 활용 최적화
조인 순서 최적화
실행 계획 개선

다양한 데이터베이스 지원

PostgreSQL, MySQL, SQLite
BigQuery, Snowflake
클라우드 데이터 웨어하우스

Wren AI의 핵심 가치

사용자 친화성:
SQL 지식 없이도 데이터 접근 가능
빠른 개발:
개발 시간 70% 단축
안정성:
검증된 SQL 생성으로 오류 최소화
비용 효율:
오픈소스로 라이선스 비용 절감
커스터마이징:
소스 코드 수정 및 확장 가능

핵심 혁신

Wren AI는 자연어와 데이터베이스 간의 완벽한 브리지 역할을 하여
누구나 쉽게 데이터에 접근할 수 있게 만듭니다.

Text-to-SQL 기술

Text-to-SQL의 중요성

전통적인 데이터 접근 방식의 문제점

SQL 문법 지식 필요
복잡한 쿼리 작성 어려움
스키마 구조 이해 필요
휴먼 에러 발생 가능성

Text-to-SQL의 해결 방안

자연어로 직관적 질의
자동 쿼리 생성
스키마 정보 자동 활용
문법 오류 방지

graph LR
    A[비즈니스 사용자] --> B[자연어 질의]
    B --> C[Text-to-SQL 엔진]
    C --> D[SQL 쿼리]
    D --> E[데이터베이스]
    E --> F[결과 반환]
    F --> G[비즈니스 인사이트]
    
    style A fill:#e1f5fe
    style C fill:#4a9eff
    style G fill:#c8e6c9

Text-to-SQL 기술 발전

1세대: 규칙 기반 시스템 - 템플릿 매칭 방식 - 제한된 질의 패턴 - 낮은 정확도 (60-70%)

2세대: 머신러닝 기반 - 신경망 모델 활용 - 대규모 데이터셋 학습 - 향상된 정확도 (75-85%)

3세대: 대규모 언어 모델 - GPT, BERT 등 사전 훈련 모델 - 파인 튜닝 기법 - 높은 정확도 (90%+)

4세대: 멀티모달 & 컨텍스트 인식 - 스키마 인식 강화 - 비즈니스 도메인 특화 - Wren AI가 속하는 세대

graph TD
    A[1세대: 규칙 기반] --> B[2세대: 머신러닝]
    B --> C[3세대: LLM]
    C --> D[4세대: 멀티모달]
    
    A --> E[60-70% 정확도]
    B --> F[75-85% 정확도]
    C --> G[90%+ 정확도]
    D --> H[95%+ 정확도]
    
    style D fill:#4a9eff
    style H fill:#4a9eff

동일한 질문의 다양한 해석

질문: "가장 많이 팔린 상품은?"
해석1: 판매량 기준
해석2: 판매 금액 기준
해석3: 판매 횟수 기준

해결 방안: - 컨텍스트 정보 활용 - 사용자 의도 명확화 - 도메인 특화 학습

복잡한 데이터베이스 구조

다중 테이블 조인
복합 키 관계
중첩된 서브쿼리
집계 함수 조합

해결 방안: - 스키마 그래프 생성 - 관계 임베딩 - 조인 경로 최적화

비즈니스 용어와 DB 컬럼 매핑

-- 자연어: "지난 분기 매출"
-- 매핑: last_quarter → date_column
--       매출 → revenue_column
SELECT SUM(revenue) 
FROM sales 
WHERE date_column >= '2024-07-01' 
  AND date_column < '2024-10-01';

생성된 SQL의 효율성

인덱스 활용
불필요한 조인 제거
적절한 WHERE 절 배치
집계 최적화

Wren AI 아키텍처

전체 시스템 구조

graph TB
    subgraph "사용자 인터페이스"
        A[웹 인터페이스]
        B[API 클라이언트]
        C[CLI 도구]
    end
    
    subgraph "Wren AI 엔진"
        D[자연어 처리기]
        E[의도 분석기]
        F[스키마 매핑기]
        G[SQL 생성기]
        H[쿼리 최적화기]
    end
    
    subgraph "메타데이터 관리"
        I[스키마 저장소]
        J[도메인 사전]
        K[쿼리 캐시]
    end
    
    subgraph "데이터 소스"
        L[PostgreSQL]
        M[MySQL]
        N[BigQuery]
        O[Snowflake]
    end
    
    A --> D
    B --> D
    C --> D
    
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> H
    
    F --> I
    F --> J
    G --> K
    
    H --> L
    H --> M
    H --> N
    H --> O

핵심 컴포넌트

자연어 처리기
스키마 매핑기
SQL 생성기
쿼리 최적화기

다국어 텍스트 분석

class NLPProcessor:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual')
        self.model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-multilingual')
    
    def process_query(self, text):
        # 토큰화
        tokens = self.tokenizer(text, return_tensors='pt')
        
        # 임베딩 생성
        embeddings = self.model(**tokens)
        
        # 의미 분석
        semantic_info = self.extract_semantics(embeddings)
        
        return semantic_info

데이터베이스 스키마 이해

class SchemaMapper:
    def __init__(self, db_connection):
        self.connection = db_connection
        self.schema_graph = self.build_schema_graph()
    
    def build_schema_graph(self):
        # 테이블 관계 분석
        tables = self.get_table_info()
        relationships = self.analyze_relationships(tables)
        
        # 그래프 구조 생성
        graph = SchemaGraph(tables, relationships)
        return graph
    
    def map_entities(self, entities):
        mappings = {}
        for entity in entities:
            best_match = self.find_best_column_match(entity)
            mappings[entity] = best_match
        return mappings

최적화된 쿼리 생성

class SQLGenerator:
    def __init__(self, schema_mapper):
        self.schema_mapper = schema_mapper
        self.template_engine = QueryTemplate()
    
    def generate_sql(self, intent, mappings):
        # 쿼리 구조 결정
        query_structure = self.determine_structure(intent)
        
        # SQL 구문 생성
        sql_parts = {
            'select': self.generate_select_clause(intent, mappings),
            'from': self.generate_from_clause(mappings),
            'where': self.generate_where_clause(intent, mappings),
            'group_by': self.generate_group_by_clause(intent),
            'order_by': self.generate_order_by_clause(intent)
        }
        
        return self.assemble_query(sql_parts)

성능 최적화

class QueryOptimizer:
    def __init__(self, database_type):
        self.db_type = database_type
        self.optimization_rules = self.load_optimization_rules()
    
    def optimize_query(self, sql_query):
        # 인덱스 힌트 추가
        optimized_query = self.add_index_hints(sql_query)
        
        # 조인 순서 최적화
        optimized_query = self.optimize_join_order(optimized_query)
        
        # 불필요한 서브쿼리 제거
        optimized_query = self.eliminate_subqueries(optimized_query)
        
        return optimized_query

학습 및 적응 메커니즘

스키마 학습

데이터베이스 메타데이터 자동 수집
테이블 간 관계 분석
컬럼 데이터 타입 및 제약조건 학습
비즈니스 규칙 추출

도메인 적응

비즈니스 용어 사전 구축
동의어 및 약어 처리
컨텍스트별 매핑 규칙
사용자 피드백 반영

성능 학습

쿼리 실행 패턴 분석
최적화 규칙 자동 생성
캐싱 전략 개선
인덱스 추천

graph TD
    A[새로운 데이터베이스] --> B[스키마 분석]
    B --> C[관계 추출]
    C --> D[비즈니스 규칙 학습]
    D --> E[도메인 사전 구축]
    
    F[사용자 쿼리] --> G[의도 분석]
    G --> H[매핑 적용]
    H --> I[SQL 생성]
    I --> J[피드백 수집]
    
    J --> K[모델 업데이트]
    K --> E
    
    style A fill:#e1f5fe
    style K fill:#4a9eff

핵심 기능

자연어 이해 능력

복잡한 질문 처리

다중 조건 쿼리
중첩된 집계 함수
시간 범위 질의
비교 및 랭킹 쿼리

예시 질문들:

"지난 3개월 동안 매출이 100만원 이상인 
상품 중에서 가장 많이 팔린 상위 5개는?"

"서울 지역 고객들의 평균 주문 금액이 
부산 지역보다 높은 상품 카테고리는?"

"전년 동월 대비 매출 증가율이 
20% 이상인 매장들의 목록을 보여줘"

graph TD
    A[복잡한 자연어] --> B[구문 분석]
    B --> C[의미 분석]
    C --> D[조건 추출]
    D --> E[집계 함수 식별]
    E --> F[시간 범위 파싱]
    F --> G[비교 연산자 처리]
    G --> H[복합 SQL 생성]
    
    style A fill:#fff3e0
    style H fill:#4a9eff

처리 가능한 패턴: - 조건부 집계 - 윈도우 함수 - 서브쿼리 조합 - 다중 테이블 조인

다양한 데이터베이스 지원

RDBMS 지원
클라우드 데이터베이스
NoSQL 지원
연결 및 설정

관계형 데이터베이스

데이터베이스	지원 버전	특수 기능
PostgreSQL	10+	JSON 쿼리, 윈도우 함수
MySQL	5.7+	전문 검색, 파티션
SQLite	3.35+	경량 처리, 임베딩
Oracle	12c+	계층 쿼리, 분석 함수
SQL Server	2017+	CTE, 피벗 테이블

클라우드 네이티브 지원

BigQuery: 대규모 분석 쿼리
Snowflake: 데이터 웨어하우스
Redshift: AWS 분석 서비스
Azure SQL: 마이크로소프트 클라우드
Cloud SQL: Google Cloud 관리형 DB

NoSQL 데이터베이스 (Beta)

MongoDB: 문서 기반 쿼리
Cassandra: 분산 데이터베이스
DynamoDB: AWS NoSQL 서비스
Redis: 인메모리 데이터 구조

간편한 데이터베이스 연결

from wren_ai import WrenAI

# PostgreSQL 연결
wren = WrenAI(
    database_type='postgresql',
    host='localhost',
    database='mydb',
    username='user',
    password='password'
)

# BigQuery 연결
wren = WrenAI(
    database_type='bigquery',
    project_id='my-project',
    credentials_path='path/to/credentials.json'
)

실시간 쿼리 최적화

최적화 기법

인덱스 활용 최적화
- 자동 인덱스 힌트 삽입
- 복합 인덱스 활용
- 커버링 인덱스 추천
조인 최적화
- 조인 순서 최적화
- 불필요한 조인 제거
- 조인 방식 선택 (Hash, Nested Loop, Merge)
쿼리 재작성
- 서브쿼리 → 조인 변환
- WHERE 절 조건 재배치
- 집계 함수 최적화
실행 계획 분석
- 비용 기반 최적화
- 통계 정보 활용
- 실행 시간 예측

graph TD
    A[원본 쿼리] --> B[구문 분석]
    B --> C[최적화 규칙 적용]
    C --> D[인덱스 힌트 추가]
    D --> E[조인 순서 최적화]
    E --> F[조건 재배치]
    F --> G[최적화된 쿼리]
    
    G --> H[실행 계획 검증]
    H --> I[성능 모니터링]
    I --> J[피드백 수집]
    J --> C
    
    style A fill:#ffebee
    style G fill:#e8f5e8
    style J fill:#4a9eff

API 및 통합

REST API

# 기본 쿼리 요청
POST /api/v1/query
{
    "query": "지난 달 매출 상위 10개 상품",
    "database": "retail_db",
    "format": "json"
}

# 응답
{
    "sql": "SELECT product_name, SUM(sales) as total_sales FROM sales WHERE date >= '2024-11-01' GROUP BY product_name ORDER BY total_sales DESC LIMIT 10",
    "execution_time": 0.45,
    "confidence": 0.95
}

Python SDK

from wren_ai import WrenAI

wren = WrenAI(config_path='config.yaml')
result = wren.query("Show me top selling products")
print(result.sql)
print(result.data)

JavaScript SDK

import { WrenAI } from 'wren-ai-js';

const wren = new WrenAI({
    endpoint: 'https://api.wren.ai',
    apiKey: 'your-api-key'
});

const result = await wren.query({
    text: "월별 매출 추이",
    database: "sales_db"
});

console.log(result.sql);
console.log(result.data);

웹훅 지원

# 쿼리 완료 알림
@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def handle_webhook():
    data = request.json
    query_id = data['query_id']
    status = data['status']
    result = data['result']
    
    # 결과 처리
    process_query_result(query_id, result)

실제 활용 사례

스타트업 데이터 분석

도입 배경

소규모 팀, 제한된 데이터 분석 역량
빠른 의사결정 필요
개발 리소스 부족
비용 효율적 솔루션 필요

주요 활용 사례

일일 매출 리포트 자동화
사용자 행동 분석
마케팅 캠페인 효과 측정
제품 성과 모니터링

도입 프로세스

Docker 컨테이너로 5분 설치
데이터베이스 연결 설정
기본 비즈니스 용어 등록
팀 교육 및 활용 시작

성과 지표

설치 시간: 5분
학습 시간: 1시간
일일 사용 쿼리: 50개
개발 시간 절약: 80%

실제 질문 예시

"어제 가입한 사용자 수는?"
→ SELECT COUNT(*) FROM users 
   WHERE DATE(created_at) = CURRENT_DATE - 1

"이번 주 가장 인기 있는 기능은?"
→ SELECT feature_name, COUNT(*) as usage_count
   FROM feature_usage 
   WHERE created_at >= DATE_TRUNC('week', CURRENT_DATE)
   GROUP BY feature_name 
   ORDER BY usage_count DESC LIMIT 1

팀 피드백

“SQL 몰라도 데이터 분석 가능”
“의사결정 속도 3배 향상”
“데이터 기반 문화 확산”

대기업 BI 시스템 통합

도입 배경
통합 아키텍처
성과 측정
도전 과제와 해결책

기존 시스템의 한계

복잡한 BI 도구 사용법
데이터 팀에 의존적인 구조
실시간 분석 어려움
높은 라이선스 비용

Wren AI 도입 이유

자연어 인터페이스로 접근성 향상
기존 데이터 인프라 활용
오픈소스로 비용 절감
API 통합으로 유연성 확보

하이브리드 아키텍처 구성

graph TB
    subgraph "사용자 레이어"
        A[비즈니스 사용자]
        B[데이터 분석가]
        C[경영진]
    end
    
    subgraph "인터페이스 레이어"
        D[기존 BI 도구]
        E[Wren AI 인터페이스]
        F[Slack 봇]
    end
    
    subgraph "데이터 레이어"
        G[데이터 웨어하우스]
        H[실시간 DB]
        I[외부 API]
    end
    
    A --> E
    B --> D
    C --> F
    
    D --> G
    E --> G
    E --> H
    F --> I

정량적 성과

지표	도입 전	도입 후	개선율
일일 쿼리 수	50개	300개	500%
평균 응답 시간	2시간	30초	99%
데이터 활용 사용자	10명	150명	1400%
분석 요청 처리 시간	3일	즉시	100%

정성적 성과

데이터 민주화 달성
의사결정 속도 향상
데이터 팀 업무 효율화
비즈니스 인사이트 품질 개선

도전 과제

기존 시스템과의 호환성
보안 정책 준수
사용자 교육 및 적응
성능 최적화

해결책

단계적 통합 접근
엔터프라이즈 보안 기능 강화
맞춤형 교육 프로그램
전용 최적화 엔진 구축

교육 분야 활용

대학교 연구 지원

학술 연구 데이터 분석
학생 성과 분석
교육 효과 측정
연구 결과 시각화

K-12 교육 관리

학생 출석 및 성적 관리
교육 프로그램 효과 분석
학부모 리포트 자동 생성
교육 자원 최적화

온라인 교육 플랫폼

학습 패턴 분석
콘텐츠 추천 시스템
수강생 이탈 예측
강의 품질 평가

실제 질문 예시

"수학 성적이 향상된 학생들의 공통점은?"
"온라인 강의 완수율이 높은 과목은?"
"학습 시간과 성적 간의 상관관계는?"

graph TD
    A[교육 데이터] --> B[Wren AI 분석]
    B --> C[학습 패턴 발견]
    B --> D[성과 측정]
    B --> E[리소스 최적화]
    
    C --> F[개인화 교육]
    D --> G[교육 개선]
    E --> H[효율성 향상]
    
    style A fill:#e3f2fd
    style B fill:#4a9eff
    style F fill:#c8e6c9
    style G fill:#c8e6c9
    style H fill:#c8e6c9

도입 효과

분석 시간 90% 단축
교육 품질 개선
학생 만족도 증가
운영 비용 절감

성능 평가

정확도 벤치마크

표준 데이터셋 평가

데이터셋	Wren AI	경쟁사 A	경쟁사 B
Spider	89.2%	85.1%	82.7%
WikiSQL	94.5%	91.3%	88.9%
SParC	87.8%	84.2%	80.1%
CoSQL	85.4%	81.9%	78.3%

복잡도별 성능

단순 쿼리 (SELECT, WHERE): 96.8%
집계 쿼리 (GROUP BY, HAVING): 91.2%
조인 쿼리 (INNER, LEFT JOIN): 88.5%
서브쿼리: 82.7%
윈도우 함수: 79.1%

graph TD
    A[쿼리 복잡도] --> B[단순 쿼리]
    A --> C[집계 쿼리]
    A --> D[조인 쿼리]
    A --> E[서브쿼리]
    A --> F[윈도우 함수]
    
    B --> G[96.8%]
    C --> H[91.2%]
    D --> I[88.5%]
    E --> J[82.7%]
    F --> K[79.1%]
    
    style G fill:#4caf50
    style H fill:#4caf50
    style I fill:#8bc34a
    style J fill:#ffc107
    style K fill:#ff9800

언어별 성능

영어: 91.4%
한국어: 88.7%
일본어: 86.2%
중국어: 87.5%

성능 및 확장성

응답 시간
동시성 처리
메모리 사용량
확장성 테스트

쿼리 복잡도별 성능

쿼리 유형	평균 응답 시간	95% 백분위수
단순 SELECT	120ms	250ms
집계 쿼리	340ms	680ms
조인 쿼리	580ms	1.2s
복합 쿼리	1.1s	2.3s

데이터베이스 크기별 성능

graph LR
    A[1GB] --> B[150ms]
    C[10GB] --> D[280ms]
    E[100GB] --> F[450ms]
    G[1TB] --> H[750ms]
    
    style B fill:#4caf50
    style D fill:#4caf50
    style F fill:#8bc34a
    style H fill:#ffc107

동시 사용자 수 vs 성능

10명 동시: 평균 200ms
100명 동시: 평균 350ms
1,000명 동시: 평균 800ms
10,000명 동시: 평균 2.1s

부하 분산 전략

# 로드 밸런싱 설정
load_balancer = LoadBalancer([
    WrenAIInstance("server1:8080"),
    WrenAIInstance("server2:8080"),
    WrenAIInstance("server3:8080")
])

# 캐싱 전략
cache = RedisCache(
    host="cache-server",
    ttl=300,  # 5분
    max_size=10000
)

메모리 효율성

기본 모델: 2GB RAM
확장 모델: 4GB RAM
엔터프라이즈: 8GB RAM

최적화 기법

모델 양자화 (INT8)
동적 배치 처리
메모리 풀링
가비지 컬렉션 최적화

클라우드 환경 성능

# Kubernetes 배포 예시
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: wren-ai
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: wren-ai
  template:
    spec:
      containers:
      - name: wren-ai
        image: wren-ai:latest
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "1000m"

비용 효율성

TCO 분석 (3년 기준)

항목	상용 솔루션	Wren AI
라이선스 비용	$150,000	$0
구축 비용	$50,000	$20,000
운영 비용	$90,000	$60,000
교육 비용	$30,000	$10,000
총 비용	$320,000	$90,000

비용 절감 효과: 72%

ROI 계산

초기 투자: $20,000
연간 절감: $77,000
투자 회수 기간: 3.1개월
3년 ROI: 1,055%

pie title 비용 구성 (Wren AI)
    "인프라 비용" : 40
    "개발 비용" : 30
    "운영 비용" : 20
    "교육 비용" : 10

클라우드 비용 최적화

오토스케일링으로 30% 절약
스팟 인스턴스 활용
컨테이너 최적화
캐싱으로 트래픽 감소

오픈소스 생태계 활용

커뮤니티 지원
확장 플러그인
무료 업데이트
벤더 락인 없음

경쟁 제품 비교

주요 경쟁사 분석

상용 솔루션

Tableau Ask Data - 장점: 강력한 시각화, 사용자 친화적 - 단점: 높은 비용, 제한된 커스터마이징 - 정확도: 82%

Microsoft Power BI Q&A - 장점: Office 365 통합, 한국어 지원 - 단점: 복잡한 쿼리 처리 한계 - 정확도: 79%

AWS QuickSight Q - 장점: AWS 생태계 통합, 스케일링 - 단점: 제한된 데이터 소스 - 정확도: 85%

오픈소스 솔루션

Vanna AI - 장점: 무료, 간단한 설정 - 단점: 제한된 기능, 성능 이슈 - 정확도: 75%

Text2SQL - 장점: 가벼움, 빠른 응답 - 단점: 복잡한 쿼리 처리 어려움 - 정확도: 71%

Wren AI - 장점: 높은 정확도, 확장성, 무료 - 단점: 상대적으로 새로운 프로젝트 - 정확도: 89%

상세 비교 매트릭스

기능	Tableau	Power BI	QuickSight	Vanna AI	Wren AI
정확도	82%	79%	85%	75%	89%
응답 속도	2.1s	1.8s	1.5s	0.9s	1.2s
데이터 소스	많음	많음	AWS 중심	제한적	광범위
커스터마이징	제한적	중간	중간	높음	높음
비용	높음	중간	중간	무료	무료
한국어 지원	부분적	좋음	부분적	없음	우수
API 통합	제한적	좋음	좋음	기본적	우수
확장성	중간	좋음	우수	제한적	우수

Wren AI의 경쟁 우위

최고 수준의 정확도: 89%로 업계 최고
완전 무료: 오픈소스로 비용 부담 없음
높은 확장성: 클라우드 네이티브 아키텍처
우수한 한국어 지원: 국내 환경에 최적화

선택 기준 가이드

비용 중심 선택
기술 환경별 선택
사용 사례별 선택
기능별 선택

예산별 추천

$0 (무료) - Wren AI: 높은 성능, 완전 기능 - Vanna AI: 기본 기능만 필요한 경우

$10,000 - $50,000 - Power BI: Microsoft 생태계 중심 - QuickSight: AWS 환경

$50,000+ - Tableau: 최고급 시각화 필요 - 엔터프라이즈 솔루션

클라우드 환경

AWS: QuickSight 또는 Wren AI
Azure: Power BI 또는 Wren AI
GCP: Wren AI 추천
멀티클라우드: Wren AI 최적

온프레미스

Wren AI: 자체 호스팅 가능
Tableau: 온프레미스 버전
Power BI: 하이브리드 구성

스타트업/중소기업

Wren AI: 비용 효율성 + 성능
Power BI: Microsoft 환경

대기업

Wren AI: 커스터마이징 + 확장성
Tableau: 시각화 중심
QuickSight: 대규모 데이터

개발자/데이터팀

Wren AI: API 통합 + 오픈소스
커스텀 솔루션 구축

고급 시각화 필요

Tableau > Power BI > Wren AI

Text-to-SQL 정확도

Wren AI > QuickSight > Tableau

비용 효율성

Wren AI > Vanna AI > Power BI

한국어 지원

Wren AI > Power BI > Tableau

향후 발전 방향

기술 로드맵

2024년 4분기

한국어 지원 강화
성능 최적화 (v2.0)
추가 데이터베이스 지원
엔터프라이즈 보안 기능

2025년 1분기

멀티모달 입력 지원
실시간 스트리밍 처리
자동 대시보드 생성
모바일 앱 출시

2025년 2분기

음성 인식 통합
이미지 기반 쿼리
연합 학습 지원
클라우드 SaaS 출시

gantt
    title Wren AI 개발 로드맵
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 2024 Q4
    한국어 지원     :done, ko, 2024-10-01, 2024-12-31
    성능 최적화     :done, perf, 2024-11-01, 2024-12-31
    
    section 2025 Q1
    멀티모달 입력   :active, multi, 2025-01-01, 2025-03-31
    실시간 처리     :active, stream, 2025-01-15, 2025-03-31
    
    section 2025 Q2
    음성 인식       :voice, 2025-04-01, 2025-06-30
    이미지 쿼리     :image, 2025-04-15, 2025-06-30
    
    section 2025 Q3
    연합 학습       :fed, 2025-07-01, 2025-09-30
    클라우드 SaaS   :saas, 2025-07-15, 2025-09-30

신기술 통합

멀티모달 AI
실시간 처리
연합 학습
자율 에이전트

다양한 입력 형태 지원

# 텍스트 + 이미지 쿼리
query = {
    "text": "이 차트의 트렌드를 분석해줘",
    "image": "chart.png",
    "context": "sales_data"
}

result = wren.multimodal_query(query)

지원 예정 모달리티

텍스트 (현재 지원)
음성 (2025 Q2)
이미지 (2025 Q2)
비디오 (2025 Q4)
제스처 (2026 Q1)

스트리밍 데이터 분석

# 실시간 스트림 쿼리
stream_query = wren.create_stream_query(
    query="실시간 매출 현황",
    interval="1m",
    alert_threshold=10000
)

# 실시간 알림 설정
stream_query.on_alert(lambda data: 
    send_notification(f"매출 임계값 초과: {data['value']}")
)

프라이버시 보호 학습

데이터 이동 없이 모델 학습
각 기업의 데이터 보안 유지
집단 지성 활용 성능 향상
규제 준수 용이성

능동적 분석 시스템

# 자율 분석 에이전트
agent = WrenAgent(
    name="sales_analyst",
    goals=["매출 최적화", "이상 패턴 탐지"],
    autonomy_level="high"
)

# 자동 인사이트 생성
agent.start_autonomous_analysis()

생태계 확장

파트너십 계획

클라우드 제공업체: AWS, Azure, GCP
데이터베이스 벤더: Oracle, IBM, SAP
BI 도구: Looker, Grafana, Metabase
시스템 통합업체: 국내외 SI 파트너

개발자 생태계

오픈소스 기여: GitHub 커뮤니티
플러그인 시스템: 서드파티 확장
API 마켓플레이스: 다양한 연동 도구
개발자 교육: 문서, 튜토리얼, 웨비나

산업별 특화

금융: 규제 준수 모듈
의료: HIPAA 준수 버전
제조: IoT 데이터 연동
교육: 학습 분석 특화

graph TD
    A[Wren AI Core] --> B[클라우드 파트너]
    A --> C[데이터베이스 연동]
    A --> D[BI 도구 통합]
    A --> E[산업별 특화]
    
    B --> F[AWS Marketplace]
    B --> G[Azure Marketplace]
    B --> H[GCP Marketplace]
    
    C --> I[Oracle 플러그인]
    C --> J[SAP 커넥터]
    C --> K[IBM 어댑터]
    
    D --> L[Grafana 플러그인]
    D --> M[Metabase 통합]
    D --> N[Looker 연동]
    
    E --> O[금융 모듈]
    E --> P[의료 모듈]
    E --> Q[제조 모듈]

커뮤니티 및 지원

커뮤니티 성장 계획

GitHub 스타: 목표 10,000개
기여자 수: 목표 500명
포럼 활성화: 일일 활성 사용자 1,000명
지역 커뮤니티: 아시아 태평양 확장

교육 및 인증

온라인 코스: Udemy, Coursera 연동
인증 프로그램: Wren AI 공식 인증
대학 교육: 컴퓨터 과학 교육과정 연동
기업 교육: 맞춤형 교육 프로그램

지원 체계

커뮤니티 지원: 무료 포럼
프로페셔널 지원: 유료 기술 지원
엔터프라이즈 지원: 24/7 전담 지원
컨설팅 서비스: 구축 및 최적화 컨설팅

graph TD
    A[Wren AI 커뮤니티] --> B[개발자]
    A --> C[사용자]
    A --> D[파트너]
    A --> E[교육기관]
    
    B --> F[기여]
    B --> G[플러그인 개발]
    B --> H[버그 리포트]
    
    C --> I[피드백]
    C --> J[사용 사례 공유]
    C --> K[커뮤니티 지원]
    
    D --> L[통합 개발]
    D --> M[공동 마케팅]
    D --> N[기술 지원]
    
    E --> O[교육 과정]
    E --> P[연구 협력]
    E --> Q[인재 양성]

성공 지표

월간 활성 사용자: 50,000명
기업 도입: 1,000개 회사
개발자 기여: 500명
교육 이수: 10,000명

마무리

Wren AI의 비전

모든 사람이 데이터에 쉽게 접근할 수 있는 세상
자연어로 소통하는 데이터베이스
오픈소스로 지식을 공유하는 생태계
지속 가능한 기술 발전

성공 요인

높은 기술적 완성도
활발한 오픈소스 커뮤니티
산업 표준 준수
지속적인 혁신

2030년 목표

전 세계 100만 기업 도입
50개 언어 지원
1,000개 데이터 소스 연동
AI 기반 완전 자동화 달성

Wren AI 도입 가이드

평가판 시작: Docker로 5분 설치
POC 진행: 샘플 데이터로 테스트
팀 교육: 기본 사용법 학습
점진적 확대: 부서별 순차 도입
최적화: 성능 튜닝 및 커스터마이징
운영: 모니터링 및 지속 개선

지금 시작해보세요!

docker run -p 8080:8080 wren-ai/wren-ai:latest

감사합니다

질문과 토론

seonghak.hong@email.com
https://aidenhong.com
https://github.com/euriion
https://github.com/Canner/WrenAI

“Wren AI는 자연어와 데이터베이스 사이의 완벽한 다리가 되어
데이터 민주화의 새로운 시대를 열어갑니다.”

Wren AI: Text-to-SQL Engine

목차

Wren AI 개요

Wren AI란?

주요 특징

Wren AI의 핵심 가치

Text-to-SQL 기술

Text-to-SQL의 중요성

Text-to-SQL 기술 발전

기술적 도전 과제

Wren AI 아키텍처

전체 시스템 구조

핵심 컴포넌트

학습 및 적응 메커니즘

핵심 기능

자연어 이해 능력

다양한 데이터베이스 지원

실시간 쿼리 최적화

API 및 통합

실제 활용 사례

스타트업 데이터 분석

대기업 BI 시스템 통합

교육 분야 활용

성능 평가

정확도 벤치마크

성능 및 확장성

비용 효율성

경쟁 제품 비교

주요 경쟁사 분석

상세 비교 매트릭스

선택 기준 가이드

향후 발전 방향

기술 로드맵

신기술 통합

생태계 확장

커뮤니티 및 지원

마무리

감사합니다