microsoft/Conversation-Knowledge-Mining-Solution-Accelerator

해결하는 문제

분석가는 방대한 양의 비구조적 대화 데이터(트랜스크립트, 녹음 파일, 문서 등)에서 실행 가능한 통찰을 추출하는 데 어려움을 겪습니다. 수동 검토는 시간이 오래 걸리고 일관성이 부족하며, 전체 데이터셋에 걸쳐 복잡하고 맥락적인 질문을 하거나 의미 있는 패턴을 도출하기 어렵습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 원시 데이터를 인터랙티브한 분석 경험으로 변환하는 AI 추출 파이프라인을 구현합니다. Azure Content Understanding과 Azure OpenAI를 사용하여 엔티티, 주제, 관계를 추출합니다. 처리된 데이터는 하이브리드 검색을 위해 Azure AI Search에 인덱싱되고, 구조화된 분석을 위해 Azure SQL Database에 저장됩니다.

Microsoft Foundry ChatAgent가 주 인터페이스로 작동하며, 세미틱 검색을 통한 검색과 SQL을 통한 구조화된 분석이라는 두 가지 도구를 활용합니다. 또한 LLM이 데이터 스키마를 분석하여 업로드된 특정 데이터셋에 기반해 동적 KPI 대시보드(차트 및 메트릭)를 자동으로 계획하고 생성합니다.

대상 사용자

이 솔루션은 IT 헬프데스크 분석가, 대출 분석가, 운영 분석가와 같은 조직 내 분석가를 위한 것으로, 대량의 대화 로그에서 감성 분석, 반복되는 주제 군집화, 리스크 분석을 수행해야 하는 경우에 적합합니다.

주요 특징

• LLM 기반 대시보드 계획: 데이터셋 스키마를 분석하여 데이터 기반 KPI와 차트를 자동 생성.
• 하이브리드 데이터 탐색: 단일 채팅 인터페이스를 통해 세미틱 검색과 SQL 분석을 통합.
• 다중 모달 데이터 지원: PDF, DOCX, JSON, CSV, TXT, 이미지, WAV, MP3 파일을 처리 가능.
• 유연한 데이터 인제스트: 직접 파일 업로드 또는 기존 Azure AI Search 인덱스, Microsoft Fabric Lakehouses/Warehouses에 연결 가능.