데이터 블로그 챌린지(데블챌 2기)를 시작합니다.
14일 간 블로그 게시글을 올리면서 글 쓰는 습관을 들여보려 합니다.
첫 글은 작년 블로그 게시물에서 다뤘던 PandasAI라는 생성형 AI 기반 분석 패키지의 개발 근황을 가볍게 다뤄보려 합니다.
-2023년 5월에 게시한 PandasAI 간단 사용 가이드 게시글
페이지 링크
-PandasAI Github
페이지 링크
깃허브 페이지에서 느낄 수 있는 것처럼 우선 로고가 바뀌었습니다.
- github에 있었던 판다🐼그림에서
- 이렇게 로고가 바뀌었습니다. 판다가 꽤 귀여워졌네요
또한 공식 홈페이지가 생겼습니다.
공식 홈페이지를 들어가보면 PandasAI 개발 근황을 정리해볼 수 있는데요.
-PandasAI 공식 홈페이지
페이지 링크
첫번째, 커넥터를 지원합니다.
CSV, XLSX, PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Databrick, Snowflake와 같은 데이터 소스와 결합이 가능합니다.
단발성 데이터 활용이 아쉬웠으나 커넥터를 통해 연속성 있는 작업에 사용 가능하겠다는 생각이 들어 인상 깊었습니다.
두번째, 수익화 모델이 생겼습니다.
오픈소스를 유지하면서 엔터프라이즈 비즈니스 모델을 준비 중입니다.
무료 서비스에 쿼리 수를 제한하면서 유료 구독모델을 도입하고
기업 고객에게 무제한 쿼리를 제공하는 비즈니스 모델입니다.
처음 PandasAI를 접한 개발 초기에는 호기심에 조사했었지만 1년이라는 짧은 사이에 서비스로 개발된 점이 인상 깊습니다.
마이크로소프트 코파일럿 이나 깃허브 코파일럿이 빠르게 시장을 형성한 것과 더불어 생성형 AI 비즈니스의 빠른 성장세를 볼 수 있는 대목이었습니다.
다만, PandasAI는 언급한 마이크로소프트 코파일럿의 일부 서비스 영역이 겹칩니다. (생성형AI 기반 엑셀 데이터 분석)
현재까지의 개발방향으로 볼 때 데이터 조직 외 인원에게도 인사이트를 얻고 싶은 기업의 생산성을 향상시키는데 집중하지 않을까 생각이 들었습니다.
혹시 서비스 형태가 궁금하다면 아래의 PandasAI 시연영상 링크를 확인하면 됩니다. (2023년 9월 영상)
Reference