bagofwords1/bagofwords

해결하는 문제

Bag of Words (BOW)는 대규모 언어 모델(LLM)과 기업 데이터 사이의 격차를 메우는 에이전트 기반 분석 플랫폼입니다. AI 에이전트가 복잡한 분석 작업을 수행하고 보고서를 생성하며 근본 원인 분석을 수행할 수 있도록, 특정 데이터 소스, 도구, 자격 증명, 권한과 같은 필요한 컨텍스트를 수동으로 매번 설정하지 않고도 제공하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

BOW는 LLM, 데이터 소스, 커뮤니케이션 채널 사이의 통제된 게이트웨이 역할을 합니다. 사용자는 다양한 커넥터(데이터베이스, 웨어하우스, BI 도구, API 등)에 접근할 수 있도록 특정 지침을 가진 "에이전트"를 구성할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 채팅, 스케줄된 보고서, 대시보드, MCP 클라이언트 등 다양한 표면에 배포할 수 있습니다. 플랫폼에는 분석 쿼리를 가속화하는 쿼리 가속 캐시와, 에이전트가 예상된 동작을 충족하지 못할 경우 자동으로 지침을 수정하고 테스트하는 자기 개선 루프를 사용하는 평가 프레임워크가 포함되어 있습니다.

대상 사용자

조직 전체에서 비즈니스 인텔리전스, 자동 보고서, 이벤트 기반 조사에 데이터 에이전트를 확장하여 사용해야 하는 팀과 기업을 위한 것입니다.

주요 특징

• 광범위한 연결성: PostgreSQL, Snowflake, BigQuery 및 Tableau, Power BI와 같은 다양한 BI 도구를 포함한 방대한 데이터 커넥터를 지원합니다.
• 에이전트 거버넌스: RBAC, 감사 로그, 행 수준 보안을 통해 각 에이전트가 접근할 수 있는 데이터와 도구를 정확히 제어합니다.
• 자기 개선 루프: 평가 세트를 사용해 에이전트의 동작을 모니터링하고, 신뢰성을 향상시키기 위해 지침을 자동으로 반복 개선합니다.
• MCP 게이트웨이: 에이전트를 Model Context Protocol (MCP) 서버에 연결하고, Claude Code와 같은 MCP 클라이언트에 노출합니다.
• 쿼리 가속화: 자동 업데이트되는 캐시를 통해 분석 쿼리를 10~1000배 빠르게 실행할 수 있습니다.
• 다중 표면 배포: 웹 앱, Slack, Microsoft Teams, WhatsApp, 이메일, Excel 등을 통해 에이전트를 운영할 수 있습니다.