DUOLABS AI 기능 탐구 5: 여러 행을 같은 규칙으로 처리하는 배치 자동화

DUOLABS AI 기능 탐구 다섯 번째 글은 여러 건의 텍스트를 같은 규칙으로 반복 처리하는 배치 자동화입니다.

앞선 추출 스튜디오가 한 번의 입력을 표와 JSON으로 바꾸는 기능이었다면, 배치 자동화는 같은 스키마를 여러 행에 차례로 적용합니다. 영업 문의 목록이나 상담 메모처럼 비슷한 형식의 자료가 쌓였을 때 반복 실행을 하나의 작업으로 묶을 수 있습니다.

기능 직접 보기: DUOLABS AI 배치 자동화

공개 데모에는 실제 고객 목록, 연락처, 이력서나 사내 데이터를 입력하지 마세요. 가상 정보로 만든 짧은 테스트 목록만 사용해야 합니다.

한 건의 자동화와 여러 건의 자동화는 다릅니다

AI가 문장 하나를 잘 처리해도 수십 건을 안정적으로 처리하려면 추가 설계가 필요합니다.

• 입력마다 성공과 실패를 구분해야 합니다.
• 어느 행까지 처리했는지 진행 상태를 보여 줘야 합니다.
• 한 행의 오류가 전체 작업을 멈추지 않아야 합니다.
• 모든 행에 같은 모델과 스키마를 적용해야 합니다.
• 결과를 원본 행과 연결할 수 있어야 합니다.

단순히 긴 목록 전체를 한 번의 프롬프트에 넣으면 일부 행이 빠지거나 순서가 바뀔 수 있습니다. 입력이 커질수록 처리 시간과 토큰 사용량도 예측하기 어려워집니다.

배치 자동화는 목록을 행 단위로 나누고, 각 행을 독립적으로 처리해 결과와 상태를 남기는 방식입니다.

DUOLABS AI에서는 어떻게 처리하나요?

배치 자동화 화면은 새 작업 만들기와 작업 목록·상세 영역으로 구성됩니다.

1. 작업 이름과 스키마를 선택합니다

먼저 작업을 구분할 이름을 입력하고 결과 구조를 선택합니다. 현재 데모는 추출 스튜디오와 같은 영업 리드, 영수증 항목, 이력서 경력 스키마를 사용할 수 있습니다.

예를 들어 영업 문의를 정리한다면 회사명, 담당자, 직함, 전화번호와 이메일 필드가 모든 행에 동일하게 적용됩니다.

2. 한 줄에 한 건씩 입력합니다

입력 영역은 줄바꿈을 레코드의 경계로 사용합니다.

세모상사 / 김가상 팀장 / 웹사이트 견적 요청
네모물류 / 이가상 이사 / 모바일 앱 상담 요청
동그라미랩 / 박가상 매니저 / AI 자동화 문의

현재 공개 데모는 한 작업에 최대 20행을 순서대로 처리합니다. 한 행 안에 여러 문단이 섞이거나 줄바꿈이 포함된 CSV 셀이 있다면 먼저 레코드 경계를 정리해야 합니다.

3. 사용할 모델을 선택하고 작업을 만듭니다

모델과 스키마를 확정한 뒤 작업을 만들면 각 입력 행이 대기 상태로 등록됩니다. 이 단계에서는 아직 AI 처리가 시작되지 않습니다.

사용자가 실행 버튼을 누르면 대기 중인 행을 하나씩 처리합니다. 한 번의 호출이 한 행을 담당하므로 긴 작업 하나가 서버에서 계속 열린 상태로 남는 문제를 줄일 수 있습니다.

4. 행별 결과와 오류를 확인합니다

상세 화면에서는 각 행의 입력, 상태, 처리 시간과 JSON 결과를 확인할 수 있습니다. 성공한 행과 오류가 난 행이 구분되므로 어느 입력을 다시 살펴봐야 하는지 알 수 있습니다.

작업 전체에는 전체 행 수, 완료 수와 실패 수가 표시됩니다.

목록 입력
→ 공통 스키마와 모델 선택
→ 배치 작업 생성
→ 행 단위 순차 실행
→ 행별 결과·오류 확인
→ 검수 후 업무 시스템으로 전달

어떤 업무에 활용할 수 있을까요?

영업 리드 정리

행사 신청 목록, 이메일 문의나 상담 메모를 같은 연락처 구조로 변환할 수 있습니다. 결과를 CRM에 넣기 전 전화번호와 이메일 형식을 검증하고 중복 고객을 확인해야 합니다.

상품·주문 정보 표준화

공급처마다 다르게 적힌 품목 설명을 품목명, 수량, 단가와 옵션 필드로 나눌 수 있습니다. 금액 계산과 재고 반영은 AI 결과가 아니라 별도 업무 규칙으로 다시 확인하는 편이 안전합니다.

문서 목록의 메타데이터 생성

문서 제목과 요약문 목록에서 주제, 담당 부서, 공개 등급 같은 메타데이터를 만들 수 있습니다. 공개 등급이나 보안 분류는 잘못 판단했을 때 영향이 크므로 자동 확정보다 검토 대기 상태로 보내야 합니다.

기존 데이터 정리

표현이 제각각인 분류명, 직함, 주소 일부를 표준 형식으로 정리하는 보조 작업에 사용할 수 있습니다. 원본을 바로 덮어쓰지 말고 변환 결과를 별도 컬럼에 저장해 비교할 수 있어야 합니다.

배치 처리가 필요한지 먼저 판단해야 합니다

모든 작업을 AI 배치로 처리할 필요는 없습니다.

정규식이나 일반 코드로 정확하게 해결할 수 있는 날짜 형식 변환, 공백 제거, 단순 계산은 코드가 더 빠르고 예측 가능합니다. AI는 문맥을 읽어야 하는 회사명 추출, 문의 의도 파악, 자유 문장의 필드 변환에 사용하는 편이 적합합니다.

다음 질문에 답해 보면 적용 범위를 정하기 쉽습니다.

• 입력 한 건의 경계가 명확한가
• 모든 행에 같은 스키마를 적용할 수 있는가
• 결과를 검증할 규칙이 있는가
• 실패한 행을 별도로 처리할 수 있는가
• 행당 처리 시간과 비용을 감당할 수 있는가

운영 환경에서는 어떤 장치가 필요할까요?

데모의 20행 처리를 수백·수천 건으로 확대하려면 작업 큐와 재시도 정책이 필요합니다.

• 작업을 여러 워커가 안전하게 나누어 처리하기
• 일시적인 모델 오류와 데이터 오류를 구분하기
• 최대 재시도 횟수와 실패 보관함 정하기
• 중복 실행에도 같은 결과가 두 번 저장되지 않게 하기
• 작업 취소와 재개 기능 제공하기
• 모델별 처리량, 지연 시간과 비용 측정하기

특히 외부 시스템에 저장하거나 메시지를 발송하는 작업은 AI 추출과 분리해야 합니다. 결과 검증이 끝난 뒤 승인된 행만 다음 단계로 보내는 구조가 좋습니다.

개인정보와 공유 데모에 주의하세요

목록에는 한 건의 입력보다 많은 개인정보가 모일 수 있습니다. 실데이터를 공개 데모에 붙여넣으면 안 됩니다. 분석에 필요하지 않은 식별 정보는 가드레일·PII 마스킹으로 먼저 제거하는 방법을 고려할 수 있습니다.

실서비스에서는 입력 원본, 변환 결과, 오류 로그와 모델 호출 기록에 각각 누가 접근할 수 있는지 정해야 합니다. 작업이 끝난 뒤 데이터를 언제 삭제할지도 필요합니다.

가상 목록으로 직접 확인해 보기

DUOLABS AI 배치 자동화에서 가상의 회사명과 담당자로 3~5행짜리 작업을 만들어 보세요. 작업 생성과 실행이 분리되는 이유, 각 행의 상태와 결과가 어떻게 표시되는지 확인할 수 있습니다.

공개 화면에서는 반드시 가상 데이터만 사용해야 합니다. 실제 업무에 적용할 때는 처리량, 재시도, 검수, 권한과 보관 정책을 함께 설계해야 합니다.

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