AIP Architect

AIP Architect는 업무 요구사항을 Palantir 구현 계획과 업무 그래프(Workflow graph)로 바꾸는 AI 도우미입니다. 해결할 문제, 제약, 원하는 결과를 제공하면 구성요소 및 구현 패턴 라이브러리에서 필요한 단계를 제안합니다.

계획 시작

Solution Designer 홈 또는 빈 다이어그램의 Start planning으로 안내를 엽니다. 기존 그림에서는 Concept 노드를 추가하여 안내 과정을 거치지 않고 해당 부분의 구현안을 생성할 수도 있습니다.

요구사항, 데이터와 개발 방식

먼저 데이터셋, 앱, 문서나 대시보드 등 최종 산출물을 고르고 업무 요약을 적습니다. 이 요약을 바탕으로 그래프와 구현 제안이 생성됩니다. 사이드바 요약의 Edit에서 수정하고 Update를 누르면 바뀐 조건으로 제안을 다시 만듭니다.

가상의 병원 간호사 근무표 앱이라면 간호사 선호와 예상 수요를 고려하여 일정을 구성하려는 요구를 적을 수 있습니다. 이는 구현 설계 예시이며 실제 인력 배치 결정을 자동 승인하는 절차가 아닙니다.

더 상세한 가상의 제조 수요 예측 요구에는 과거 매출과 재고 및 날씨로 전체 SKU를 예측하고, 다음 달 날씨가 더 춥거나 가격이 10% 높을 때의 가정 분석을 자연어로 요청하여 매개변수를 조정하는 내용을 담을 수 있습니다. 상관계수나 신뢰구간을 이용한 시뮬레이션 화면, 업무 전문가가 실제 데이터로 모델을 검토하는 UI, 고객/SKU/제품군별 일간부터 연간까지의 예측 주기를 함께 명시합니다.

데이터 원천은 외부 시스템, 수동 업로드, 기존 Foundry 데이터 또는 사용자 입력 중 선택합니다. 갱신 빈도, 규모와 공간/시계열/미디어 같은 특성을 적으면 필요한 앱을 선택하는 근거가 됩니다.

개발 방식은 no code(화면 조작), low code(기본 함수 작성), pro code(주로 코드 편집기) 중 선택하고 Generate workflow graph를 누릅니다.

개념에서 구현으로

초기 그래프는 데이터 수집, 처리, 온톨로지와 앱 제작 같은 개념 노드를 연결합니다.

온톨로지 외 개념 노드에서 Select implementation을 선택하면 후보 패턴이 나옵니다. 후보를 선택하여 캔버스의 미리보기와 설명을 검토한 뒤 Insert into graph로 넣거나 Cancel하여 다른 패턴을 비교합니다.

생성되는 설명에는 패턴 요약, 요구사항에 맞는 이유, 구성요소 역할과 고려할 절충이 포함됩니다. 설명은 생성 중 스트리밍됩니다. 비온톨로지 개념마다 구현을 추가하면 제공한 문맥에 따라 노드가 연결됩니다. Concept로 Analytics나 Modeling 같은 단계를 추가할 수도 있습니다. 사용자가 그림을 수정하면 이후 다른 부분의 제안에 그 변경을 반영합니다.

Ontology 노드에는 Select implementation 대신 Generate data model이 있습니다. 편집 가능한 프롬프트에 원하는 모델을 설명하면 객체 유형, 속성과 링크 유형을 그래프에 생성합니다. 그림의 모델 생성과 실제 온톨로지 리소스 배포를 구분해야 합니다.

모델과 접근 조건

AIP Architect 탭의 Model Selection에서 모델을 고릅니다. GPT-5는 구조 추론과 시각 기능을 함께 사용하는 권장 선택지이며 특화 모델은 특정 업무에서 다른 제안을 만들 수 있습니다. 실제 사용 가능 여부는 조직 AI 구성과 라이선스를 따릅니다.

선택 모델은 추상 그래프, 구현 패턴과 설명 생성에 모두 적용됩니다. 기능이 없으면 플랫폼 인스턴스의 AIP 활성화와 지원 LLM 구성을 관리자에게 확인합니다.

구현 안내로 이동

왼쪽 사이드바에는 그래프에서 생성한 구현 계획이 표시됩니다.

Save and Start Building을 선택하면 Walkthrough 패널이 열립니다. Next/Previous로 순서대로 진행하거나 특정 단계로 이동하여 안내한 플랫폼 앱에서 구현합니다.