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분석/인텔리전스 · Solution CBVE

CodeVector 분석/인텔리전스

벡터 검색 / 임베딩 분석. CODEBAILEY 분석/인텔리전스 카테고리의 핵심 솔루션으로, 엔터프라이즈 환경에서 검증된 안정성과 성능을 제공합니다.

CBVE
Solution Code
99.9%
시스템 가용성
2주
POC 기간
24 / 7
기술 지원
Product Preview

실제 콘솔 화면 미리보기

CodeVector 콘솔에서 분산된 데이터 자산을 한눈에 모니터링하고, 파이프라인을 실시간으로 운영합니다.

데모 요청
https://app.codebailey.com/vector/workspace/prod/dashboard
Production Workspace · Vector Overview
● Indexes healthy
Total Vectors
48.2M
Active Indexes
12
Avg Query Latency
7.4 ms
Recall@10
0.972
Embedding & Index Pipeline · docs_main
Ingest › Chunk › Embed · 768d › Index · HNSW › Serve · ANN
Recent Activity
19:04:12embed.job · 128k chunks vectorized (768d)OK
19:03:47index.build · HNSW M=32 ef=200 on docs_mainOK
19:03:08index.reindex · IVF-PQ rebalance lagging shardsWARN
19:02:31upsert.batch · 24,500 vectors into productsOK
19:01:55recall.eval · Recall@10 = 0.972 on eval setOK
Vector Collections · Browse Indexes
⌕ Metric: cosine
⌕ topk:10 metric:cosine "customer onboarding refund policy" 48.2M vectors indexed
All Collections (12) HNSW (8) IVF-PQ (4) 768d (7) 1536d (5)
Collection
Index
Vectors
Dim
collections.docs_main
HNSWmetric:cosine
12.4M
768
›
collections.product_catalog
IVF-PQmetric:cosine
9.1M
1536
›
collections.support_tickets
HNSWmetric:dot
6.7M
768
›
collections.image_embeddings
IVF-PQmetric:cosine
8.9M
1536
›
collections.code_snippets
HNSWmetric:cosine
5.3M
768
›
collections.kb_archive
IVF-PQrebuilding
5.8M
1536
›
Semantic Search · docs_main
top-k=5 · cosine
Query Flow
Query
query_text"refund policy"
Embed
embed · 768dencoder-v3
ANN Search
HNSW · ef=128cosine
Rerank
cross-encodertop-50 → 10
Top-K
results · 5scored
Top-K Nearest Neighbors · cosine similarity
#1doc_8471 · refund_policy.md §20.94 HIGH
#2doc_2290 · returns_and_refunds.md0.91 HIGH
#3doc_5503 · billing_faq.md §refunds0.81 MED
#4doc_1188 · cancellation_terms.md0.77 MED
#5doc_9042 · shipping_policy.md0.62 LOW
How It Works

5단계 워크플로우

분석/인텔리전스 도메인의 전 주기를 자동화된 파이프라인으로 처리합니다.

STEP 01

Define

분석 목적과 KPI를 정의하고 데이터 소스 · 차원 · 측정값을 매핑합니다.

STEP 02

Query

표준 SQL · NoSQL · 페더레이션 쿼리로 다중 소스에서 데이터를 조회합니다.

STEP 03

Analyze

통계 검정 · 회귀 · 시계열 분해 · AutoML로 인사이트를 도출합니다.

STEP 04

Visualize

차트 · 대시보드 · 자연어 요약으로 결과를 직관적으로 표현합니다.

STEP 05

Distribute

구독 리포트 · 알림 · 임베드 위젯으로 인사이트를 조직 전체에 전파합니다.

Core Capabilities

8가지 핵심 기능

분석/인텔리전스 운영에 필요한 모든 기능을 단일 플랫폼에서 통합 제공합니다.

SQ

SQL Engine

표준 SQL + Window Functions + CTE + Federated Query를 단일 인터페이스로 제공합니다.

ST

Statistical

t-test · ANOVA · 회귀 분석 · 상관 분석 등 통계 검정을 노코드로 수행합니다.

TS

Time-series

시계열 분해 · 계절성 분석 · 트렌드 추출 · 변화점 탐지를 자동화합니다.

AM

AutoML

자동 특성 선택 · 모델 선택 · 하이퍼파라미터 튜닝으로 ML 모델을 노코드로 학습합니다.

NG

NLG Insight

LLM 기반 자연어 인사이트 자동 생성으로 차트 해설을 즉시 제공합니다.

FC

Forecasting

ARIMA · Prophet · LSTM · Transformer 다중 예측 모델을 자동 선택합니다.

DR

Drill-down

차원별 세부 분석 · 슬라이스 · 다이스 · 피벗으로 데이터를 다각도 탐색합니다.

CR

Custom Report

템플릿 기반 보고서 자동 생성 · 스케줄 발송 · PDF/Excel 내보내기를 지원합니다.

Differentiators

CodeVector만의 핵심 차별점

키워드 일치가 아니라, 임베딩으로 '의미'를 이해해 유사한 것을 찾고 RAG·추천에 바로 연결하는 시맨틱 검색 엔진이 CodeVector의 핵심입니다.

전체 솔루션

시맨틱
벡터 검색

문장의 의미를 벡터로 비교해 표현이 달라도 가장 가까운 결과를 찾아냅니다.

  • 코사인 · 내적 · 유클리드 유사도 검색
  • 벡터 + 키워드 하이브리드 검색
  • 메타데이터 필터링 동시 적용
  • Top-K · 점수 임계값 기반 결과 제어

임베딩 &
ANN 인덱스

대규모 임베딩을 HNSW 등 ANN 인덱스로 색인해 밀리초 단위로 검색합니다.

  • HNSW · IVF 등 ANN 인덱스 지원
  • 텍스트 · 이미지 멀티모달 임베딩
  • Collection 단위 컬렉션 관리
  • 수억 벡터 수평 확장 색인

RAG &
실시간 색인

검색 결과를 LLM 컨텍스트로 바로 연결하고 변경분을 실시간으로 재색인합니다.

  • RAG 파이프라인 컨텍스트 검색 연동
  • 문서 변경 시 증분 임베딩 · 재색인
  • 추천 · 중복 탐지 · 의미 클러스터링
  • REST · SDK로 즉시 통합
Developer Experience

API & SDK 예제 코드

REST · SDK · CLI — 개발자가 즉시 통합 가능한 형태로 API를 제공합니다.

# 분석 쿼리 실행
curl -X POST "https://api.codebailey.com/v1/vector/queries" \
  -H "Authorization: Bearer $CBVE_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "sql": "SELECT region, SUM(amount) AS revenue FROM analytics.orders_fact WHERE date >= CURRENT_DATE - 30 GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC",
    "options": { "cache": "auto", "explain": true, "nlg_summary": true }
  }'

# Response · 200 OK
{
  "query_id": "q_2026051401",
  "rows": 7,
  "latency_ms": 1184,
  "nlg_summary": "APAC 매출이 전월 대비 12.4% 상승했습니다."
}
Use Cases

활용 사례

CodeVector이(가) 실제로 활용되는 대표적인 산업 시나리오.

CASE 01
경영
· 전략
경영진 KPI 대시보드와 자연어 요약으로 의사결정 사이클을 단축합니다.
CASE 02
마케팅
· 영업
세그먼트 분석 · 캠페인 효과 측정 · 매출 예측을 셀프서비스로 제공합니다.
CASE 03
운영
· 공급망
수요 예측 · 재고 최적화 · 이상 패턴 탐지를 단일 워크벤치에서 수행합니다.
Technical Specifications

기술 사양 명세서

성능 · 확장성 · API · 데이터 소스 · 보안 · 배포의 6개 영역으로 정리한 프로덕션 명세.

SPEC 01
Performance & SLA
평균 응답 시간 (p95)
< 200 ms
평균 응답 시간 (p99)
< 500 ms
최대 처리량
100,000 ops / s
가용성 SLA
99.99% (3-AZ)
RPO / RTO
< 1 hour / < 1 hour
SPEC 02
Scalability
최대 카탈로그 자산
10M+ assets
동시 사용자
5,000 concurrent
파이프라인 동시 실행
200+ parallel
스케일 모델
Horizontal · Stateless
멀티 테넌시
Workspace-level isolation
SPEC 03
APIs & Protocols
REST API
OpenAPI 3.1 · v1
GraphQL
Spec compliant · Subscriptions
SDKs
PythonJavaNode.jsGo
CLI
codebailey-cli (macOS · Linux · Win)
Event Streaming
Kafka · Webhooks · SSE
SPEC 04
Data Sources Supported
RDBMS
OraclePostgreSQLMySQLMSSQLDB2
Data Warehouse
SnowflakeBigQueryRedshiftDatabricks
Lake / Table Format
IcebergDelta LakeHudiParquet
Messaging
KafkaPulsarKinesisRabbitMQ
SaaS Connectors
142+ (Salesforce, HubSpot 등)
SPEC 05
Security & Compliance
저장 암호화
AES-256 · Envelope Encryption
전송 암호화
TLS 1.3 · mTLS 지원
접근 제어
RBAC + ABAC + Row/Col Policy
감사 로그
변조 불가 (Append-only)
규제 대응
개인정보보호법 · OWASP Top 10
SSO · IdP 연동
SAML 2.0 · OIDC · LDAP
SPEC 06
Deployment & Operations
배포 모델
SaaS · Self-hosted · Air-gapped
컨테이너 런타임
Docker · containerd
오케스트레이션
Kubernetes 1.27+
설치 방식
Helm Chart · Terraform Module
관측성
Prometheus · OpenTelemetry
기술 지원
24 / 7 (Enterprise)

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