Tableau의 AI 및 신뢰
새로운 기술로 혁신하는 동안 데이터를 안전하게 유지하는 것이 중요합니다. Tableau의 AI는 '신뢰'를 최고의 가치로 여기며, 정확하고 안전한 경험을 선사하는 동시에 데이터의 보안을 유지하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
버전 2025.3부터 Tableau Server에서 Tableau Agent를 사용할 수 있습니다. Tableau Server에서 Tableau Agent를 사용하려면 OpenAI 등의 자체 LLM(대규모 언어 모델) 공급자에 연결해야 합니다. 자체 OpenAI LLM 공급자를 사용하는 경우 요청이 Einstein 트러스트 레이어를 거치지 않거나 Salesforce의 LLM(대규모 언어 모델) 공급자 계약이 사용되지 않습니다. PII 보호를 포함한 모든 데이터 처리는 사용자의 공급자 및 사용자가 설정한 규정에 따라 관리됩니다. 자세한 내용은 Tableau Server 사이트에 AI 설정(링크가 새 창에서 열림)을 참조하십시오.
이 항목의 콘텐츠에서는 주로 Tableau의 AI 기능을 Tableau Cloud에서 사용하는 것에 대해 중점적으로 다룹니다. Tableau의 AI 기능을 Tableau Server에서 사용하는 경우라면 관련 콘텐츠에 구체적으로 언급됩니다.
Tableau의 AI 그리고 여러분의 데이터
Tableau Cloud에서 데이터를 안전하게 유지하기 위해 Salesforce는 Azure OpenAI와 같은 LLM(대규모 언어 모델) 공급자와 계약을 체결했습니다. 조직은 LLM을 교육하는 데 비공개 데이터를 사용하지 않고도 생성형 AI 기능을 활용할 수 있습니다.
Tableau Server에서는 사용자의 API 키를 사용하여 OpenAI에 직접 연결합니다. 자체 OpenAI 계약 및 관련 설정이 조직의 데이터 보안 정책을 준수하는지 확인해야 합니다.
신뢰할 수 있는 생성형 AI
Tableau Cloud에만 적용됨
Salesforce의 Einstein 생성형 AI 솔루션은 신뢰할 수 있는 생성형 AI를 위한 5가지 원칙을 기반으로 설계, 개발 및 제공됩니다.
정확도: 당사는 모델의 정확도, 정밀도 및 재현율을 우선시하며 가능할 때마다 설명과 출처를 통해 모델 출력을 뒷받침합니다. 최종 사용자와 공유하기 전에 모델 출력을 사람이 확인하는 것이 좋습니다.
안전: 당사는 업계 최고의 탐지 및 완화 기술을 통해 제품에 사용된 모델의 편견, 유독성 및 유해한 출력을 탐지하고 완화하기 위해 노력하고 있습니다.
투명성: 당사의 모델과 기능은 데이터 출처를 존중하고 가능한 한 사용자의 데이터에 기반하도록 합니다.
역량 강화: 당사는 제품이 사람들의 역량을 강화하여 업무의 효율성과 목적성을 높여야 한다고 믿습니다.
지속 가능성: 당사는 정확도를 우선시하고 탄소 배출량을 줄이기 위해 적절한 규모의 모델을 구축하려 노력합니다.
신뢰할 수 있는 AI에 대해 자세히 알아보려면 Salesforce 연구: 신뢰할 수 있는 AI(영문)(링크가 새 창에서 열림)를 참조하십시오.
Tableau의 AI에서 지원되는 언어 및 로캘
Tableau의 AI 기능은 영어(en_US)를 지원합니다. 버전 2025.1(2월 릴리스)부터 이 섹션에 나열된 기능 영역에서 Tableau Agent 및 Tableau Pulse에 대해 일부 추가 언어가 지원됩니다. 현재 Tableau Catalog의 생성형 AI는 영어(en_US)만 지원합니다.
Tableau Pulse 인사이트 요약 및 Ask Q&A의 더 나은 의미적 일치
Tableau Pulse Discover Enhanced Q&A(2025.2 이상)
Tableau Prep 웹 작성의 Tableau Agent
Tableau Prep Builder(2025.2 이상)의 Tableau Agent
Tableau Agent 비주얼리제이션 작성
Tableau Desktop의 Tableau Agent
PII, 데이터 보안 및 다국어 지원
PII 지원은 Tableau Agent를 사용하는 환경이 Tableau Cloud인지, 아니면 Tableau Server인지에 따라 달라질 수 있습니다.
Tableau Cloud
Einstein 트러스트 레이어는 지역별 그리고 언어별 PII 패턴을 염두에 두고 설계되었습니다. Tableau Cloud에 연결되는 경우 Tableau의 AI 기능은 지원되는 언어에 대해 Einstein 트러스트 레이어와 보안 제어 기능을 상속합니다. 일부 언어는 패턴 기반 데이터 마스킹, 유해성 감지, 감사 및 피드백 데이터를 완전히 지원하지 않을 수 있습니다.
언어별로 지원되는 데이터 유형과 사용할 수 있는 유해성 탐지, 생성형 AI에 대해 수집되는 감사 데이터 유형에 대한 자세한 내용은 Salesforce 도움말에서 Einstein 트러스트 레이어 지역 및 언어 지원(영문)(링크가 새 창에서 열림) 및 생성형 AI 감사 및 사용자 의견 데이터(영문)(링크가 새 창에서 열림)를 참조하십시오.
Tableau Server(버전 2025.3 이상)
Tableau Server에 연결된 경우 Tableau의 AI 기능은 Einstein 트러스트 레이어를 거치지 않습니다. 대신 요청이 OpenAI에 직접 전송됩니다. 여기에는 다양한 언어에 대한 PII 마스킹이 포함됩니다. Tableau Agent가 지원하는 언어 전반에서 PII를 효과적으로 감지하고 보호할 수 있도록 서비스를 제공하고 계약을 체결하는 것은 사용자의 책임입니다.
자세한 내용은 Tableau Server 사이트에 AI 설정(링크가 새 창에서 열림)을 참조하십시오.
기능 영역별 언어 및 로캘
Tableau Cloud 또는 Tableau Server(버전 2025.3 이상)에서 Tableau Agent를 사용하는 경우 생성형 AI 응답에 사용되는 언어는 내 계정 설정에 설정된 언어를 기반으로 합니다. 내 계정 설정의 설정이 지정되지 않음으로 설정되어 있으면 브라우저 언어 설정이 대신 사용됩니다.
Tableau Desktop 및 Tableau Prep Builder에서 Tableau Agent를 사용하는 경우 생성형 AI 응답에 사용되는 언어는 도움말 > 언어 선택 메뉴에서 선택한 언어를 기반으로 합니다.
다음 언어가 현재 지원됩니다.
Tableau Pulse 인사이트 요약 및 Enhanced Q&A(Discover)
참고: Einstein 트러스트 레이어 마스킹은 6개의 핵심 언어를 지원하며, 다른 언어는 응답 품질을 저하시킬 수 있습니다. 메트릭 이름은 원래 언어로 유지됩니다. 지원되지 않는 로캘에서는 입력 언어가 다르게 감지될 수 있습니다.
| 언어 | 코드 |
| 중국어(간체) | zh_CN |
| 중국어(번체) | zh_TW |
| 네덜란드어 | nl_NL |
| 영어(영국) | en_GB |
| 영어(미국) | en_US |
| 프랑스어(캐나다) | fr_CA |
| 프랑스어(프랑스) | fr_FR |
| 독일어 | de_DE |
| 이탈리아어 | it_IT |
| 일본어 | ja_JP |
| 한국어 | ko_KR |
| 포르투갈어(브라질) | pt_BR |
| 스페인어 | es_ES |
| 스웨덴어 | sv_SE |
| 태국어 | th_TH |
Tableau Prep 웹 작성의 Tableau Agent
참고: 패턴 기반 데이터 마스킹 및 유해성 감지는 현재 프랑스어(캐나다), 한국어 및 포르투갈어에서 지원되지 않습니다.
| 언어 | 코드 |
| 중국어 간체(2025.3부터 사용 가능) | zh_CN |
| 중국어 번체(2025.3부터 사용 가능) | zh_TW |
| 네덜란드어(2025.3부터 사용 가능) | nl_NL |
| 영어(영국) | en_GB |
| 영어(미국) | en_US |
| 2025.2부터 프랑스어(캐나다) 사용 가능 | fr_CA |
| 프랑스어(프랑스) | fr_FR |
| 독일어 | de_DE |
| 이탈리아어 | it_IT |
| 일본어 | ja_JP |
| 한국어(2025.2부터 사용 가능) | ko_KR |
| 포르투갈어(브라질) | pt_BR |
| 스페인어 | es_ES |
| 스웨덴어(2025.3부터 사용 가능) | sv_SE |
| 태국어(2025.3부터 사용 가능) | th_TH |
Tableau Prep Builder의 Tableau Agent
Tableau Prep Builder의 Tableau Agent는 버전 2025.2부터 사용할 수 있습니다.
참고: 패턴 기반 데이터 마스킹 및 유해성 감지는 현재 프랑스어(캐나다), 한국어 및 포르투갈어에서 지원되지 않습니다.
| 언어 | 코드 |
| 중국어 간체(2025.3부터 사용 가능) | zh_CN |
| 중국어 번체(2025.3부터 사용 가능) | zh_TW |
| 네덜란드어(2025.3부터 사용 가능) | nl_NL |
| 영어(영국) | en_GB |
| 영어(미국) | en_US |
| 2025.2부터 프랑스어(캐나다) 사용 가능 | fr_CA |
| 프랑스어(프랑스) | fr_FR |
| 독일어 | de_DE |
| 이탈리아어 | it_IT |
| 일본어 | ja_JP |
| 한국어(2025.2부터 사용 가능) | ko_KR |
| 포르투갈어(브라질) | pt_BR |
| 스페인어 | es_ES |
| 스웨덴어(2025.3부터 사용 가능) | sv_SE |
| 태국어(2025.3부터 사용 가능) | th_TH |
Tableau Agent 웹 작성
참고: 패턴 기반 데이터 마스킹 및 유해성 감지는 현재 프랑스어(캐나다), 한국어 및 포르투갈어에서 지원되지 않습니다.
| 언어 | 코드 |
| 중국어 간체(2025.3부터 사용 가능) | zh_CN |
| 중국어 번체(2025.3부터 사용 가능) | zh_TW |
| 네덜란드어(2025.3부터 사용 가능) | nl_NL |
| 영어(영국) | en_GB |
| 영어(미국) | en_US |
| 2025.2부터 프랑스어(캐나다) 사용 가능 | fr_CA |
| 프랑스어(프랑스) | fr_FR |
| 독일어 | de_DE |
| 이탈리아어 | it_IT |
| 일본어 | ja_JP |
| 한국어(2025.2부터 사용 가능) | ko_KR |
| 포르투갈어(브라질) | pt_BR |
| 스페인어 | es_ES |
| 스웨덴어(2025.3부터 사용 가능) | sv_SE |
| 태국어(2025.3부터 사용 가능) | th_TH |
Tableau Desktop의 Tableau Agent
참고: 패턴 기반 데이터 마스킹 및 유해성 감지는 현재 프랑스어(캐나다), 한국어 및 포르투갈어에서 지원되지 않습니다.
| 언어 | 코드 |
| 중국어 간체(2025.3부터 사용 가능) | zh_CN |
| 중국어 번체(2025.3부터 사용 가능) | zh_TW |
| 네덜란드어(2025.3부터 사용 가능) | nl_NL |
| 영어(영국) | en_GB |
| 영어(미국) | en_US |
| 2025.2부터 프랑스어(캐나다) 사용 가능 | fr_CA |
| 프랑스어(프랑스) | fr_FR |
| 독일어 | de_DE |
| 이탈리아어 | it_IT |
| 일본어 | ja_JP |
| 한국어(2025.2부터 사용 가능) | ko_KR |
| 포르투갈어(브라질) | pt_BR |
| 스페인어 | es_ES |
| 스웨덴어(2025.3부터 사용 가능) | sv_SE |
| 태국어(2025.3부터 사용 가능) | th_TH |
LLM 선택 및 지리 인식 LLM 요청 라우팅
Tableau Cloud에만 적용됨
Tableau Agent 및 Tableau Pulse Enhanced Q&A(Discover)에서는 Salesforce에서 관리하는 LLM(대규모 언어 모델)을 선택할 수 있도록 지원하지 않습니다. 그 대신, Tableau의 개발 팀은 성능, 정확도, 비용을 기준으로 가장 사용하기 적합한 모델을 테스트하고 선택합니다.
Tableau Agent 및 Tableau Pulse Enhanced Q&A(Discover)에서 사용하는 모델은 Einstein 생성형 AI 플랫폼을 통해 대한 지리 인식 라우팅을 지원합니다. 가장 가까운 Azure OpenAI 인스턴스와의 근접성은 연결된 Salesforce 조직의 Data Cloud 지역에 따라 결정됩니다. Data Cloud 지역에서 모델을 사용할 수 없거나 사용 가능한 용량이 충분하지 않은 경우 요청이 미국으로 라우팅되며, Azure OpenAI로 직접 라우팅되지는 않습니다.
현재 Tableau Agent 및 Enhanced Q&A 버전에서 사용되는 특정 LLM 모델에 대한 자세한 내용은 Tableau 계정 담당자에게 문의하십시오. 지리 인식 LLM 요청 라우팅에 대한 자세한 내용은 Salesforce 도움말에서 Einstein 생성형 AI 플랫폼에서의 지리 인식 LLM 요청 라우팅(영문)(링크가 새 창에서 열림) 및 지리 인식 모델 라우팅(영문)(링크가 새 창에서 열림)을 참조하십시오.
Einstein 트러스트 레이어의 실제 작동 방식
Tableau Cloud에만 적용됨
Tableau Cloud에서 Tableau의 AI는 Einstein AI를 기반으로 하며 Einstein 트러스트 레이어 및 보안 제어 기능을 상속합니다.
Tableau Pulse
인사이트 요약은 템플릿 기반 자연어 인사이트와 결정적 통계 모델을 사용하여 계산된 값을 기반으로 합니다. Tableau Pulse는 또한 인사이트를 감지할 수 있는 제한적이고 안전한 공간을 제공하는 메트릭 계층을 기반으로 합니다. Tableau Pulse는 생성형 AI를 사용하여 Tableau에서 생성된 인사이트의 언어를 개선하고 합성합니다. 그 결과, 사용자가 빠르게 참여할 수 있으며 이해하기 쉬운 언어로 인사이트가 요약됩니다.
Ask Q&A의 더 나은 의미적 일치를 통해 모든 언어에 대한 의미적 일치가 개선됩니다. 질문과 인사이트 텍스트는 의미적 일치를 계산하는 프로세스 도중 OpenAI로 전송됩니다. OpenAI에 대한 모든 호출은 Einstein 트러스트 레이어를 거칩니다.
Enhanced Q&A(Discover)는 통계 알고리즘을 사용하여 그룹화된 메트릭을 조사하고, 관련성 있고 흥미로우며 조사할 가치가 있는 인사이트를 표시합니다. 생성형 AI를 사용하여 직관적인 핵심 인사이트, 관련 비주얼리제이션, 원본 참조 및 제안된 후속 질문을 생성합니다. Tableau의 AI를 기반으로 하기 때문에 사용자가 자신의 말로 질문하면 데이터에 대한 답변을 자연어로 얻을 수 있습니다.
Enhanced Q&A(Discover)는 Tableau Cloud 지원 언어에 맞춰 다국어 질문 및 응답을 지원합니다. 제안된 질문, 후속 질문 및 인사이트 요약은 사이트의 언어 설정에 맞게 조정됩니다. Discover는 사용자가 질문을 할 때 입력 언어를 감지하여 사이트나 데이터 언어와 다른 경우에도 해당 언어로 LLM 응답을 원활하게 반환합니다. 메트릭 이름과 필터는 명확성과 일관성을 위해 항상 원래 작성된 언어로 유지됩니다.
참고: Einstein 트러스트 레이어 마스킹은 6개의 핵심 언어를 지원하며, 다른 언어는 응답 품질을 저하시킬 수 있습니다. 메트릭 이름은 원래 언어로 유지됩니다. 지원되지 않는 로캘에서는 입력 언어가 다르게 감지될 수 있습니다.
Einstein 트러스트 레이어를 통한 Discover는 고급 패턴 매칭 및 기계 학습 기술을 사용하여 프롬프트에서 민감한 데이터를 감지합니다. 이름 및 이메일 주소와 같은 PII(개인 식별 정보)는 기계 학습을 사용하여 자동으로 마스킹됩니다. 최상의 결과를 얻으려면 명확한 엔터티 식별자와 일관된 필드 레이블로 데이터를 구조화하여 마스킹을 적용할 때 모호성을 최소화하고 정확한 결과를 보장하는 것이 좋습니다.
Tableau Agent
참고: 데이터 처리와 관련하여 Tableau Agent를 Tableau Cloud와 함께 사용하는지, 아니면 Tableau Server와 함께 사용하는지에 따라 몇 가지 차이점이 있습니다. 자세한 내용은 Tableau Server(버전 2025.3 이상)에서 작동하는 Tableau Agent를 참조하십시오. 어떤 연결을 사용하든 관계없이, LLM의 결과는 비주얼리제이션, 계산, Prep 흐름 계획 또는 자산 설명으로 제공되어 검토할 수 있습니다.
Tableau Agent가 비주얼리제이션, 계산, 흐름 정리 및 변환 제안 또는 자산 설명을 반환하도록 하려면 먼저 데이터에 Tableau Agent의 근거를 마련해야 합니다.
Tableau Agent를 실행하면 연결된 데이터 원본을 쿼리하고 데이터 유형이 문자열(텍스트)인 경우 최대 1000개의 고유한 필드 값과 필드 메타데이터(필드 캡션, Tableau Desktop 또는 Tableau Catalog의 댓글에서 가져온 필드 설명, 데이터 역할 및 데이터 유형) 및 샘플이 포함된 요약을 만듭니다. 이 요약은 Tableau Agent가 데이터의 컨텍스트를 이해할 수 있도록 벡터 임베딩을 만들기 위해 LLM(대규모 언어 모델)으로 전송됩니다. 요약 생성은 Tableau 내에서 이루어지며, 요약 컨텍스트 데이터는 벡터 임베딩이 생성되는 즉시 LLM에서 잊혀집니다.
대화 패널에 질문이나 요청을 입력하면 사용자 입력, 비주얼리제이션(웹 작성) 또는 Tableau Prep 흐름의 현재 상태를 설명하는 메타데이터 및 대화 패널 흐름의 기록 컨텍스트로 구성된 통합 프롬프트가 Einstein 트러스트 레이어를 통해 LLM으로 전달됩니다.
Tableau Cloud에서 Tableau Agent를 사용하는 경우 프롬프트는 Einstein 트러스트 레이어를 통해 LLM으로 전달됩니다.
Einstein 트러스트 레이어는 패턴 기반 데이터 마스킹을 사용하는 PII(개인 식별 정보)를 LLM에 전송하기 전에 마스킹하는 데 사용할 수 있습니다. 기계 학습과 패턴 매칭 기술을 사용하여 프롬프트에 있는 PII를 일반 토큰으로 바꾸고 응답에서 원래 값으로 마스킹을 해제합니다. PII 마스킹에 대한 자세한 내용은 Salesforce 도움말에서 Einstein 트러스트 레이어 지역별 언어 지원(영문)(링크가 새 창에서 열림)을 참조하십시오.
응답은 Einstein 트러스트 레이어를 통해 유해성을 확인하고 마스킹된 데이터의 마스크를 해제합니다. 타사 LLM 공급자와 데이터 무보존 정책을 시행하고 있기 때문에 LLM으로 전송된 모든 데이터는 보관되지 않으며 응답이 다시 전송된 후 삭제됩니다.
이와 같은 기술을 통해 당사 제품에는 신뢰할 수 있는 방식으로 생성형 AI가 채택됩니다. 게다가 고객 데이터는 글로벌 모델을 교육하는 데 사용되지 않습니다.
Einstein 트러스트 레이어에 대해 더 자세히 알고 싶으면 Salesforce 도움말에서 Einstein 트러스트 레이어: 신뢰를 위한 설계(영문)(링크가 새 창에서 열림) 또는 Salesforce Trailhead의 Einstein 트러스트 레이어(영문)(링크가 새 창에서 열림) 모듈을 참조하십시오.
Tableau Server(버전 2025.3 이상)에서 작동하는 Tableau Agent
참고: Tableau Server에서 Tableau Agent는 현재 비주얼리제이션 작성 및 Tableau Prep 데이터 준비 기능에만 사용할 수 있습니다.
Tableau Server에서 Tableau Agent를 사용하는 경우 OpenAI와 같은 사용자 조직의 LLM 공급자를 사용하게 됩니다. Tableau Server 버전 2025.3에서는 OpenAI가 유일하게 지원되는 LLM 공급자입니다.
대화 패널에서 질문을 입력하거나 무언가를 요청할 때 프롬프트는 Einstein 트러스트 레이어를 사용하지 않습니다. 즉, 개인 정보를 숨기고 데이터를 관리하는 Tableau의 기본 제공 기능이 작동하지 않습니다. 대신, Tableau가 사용자 질문과 함께 필드별 값의 몇 가지 무작위 샘플을 OpenAI 계정으로 보냅니다.
공급자 측에서 발생하는 모든 데이터 보호 또는 PII 마스킹에 대한 책임은 사용자에게 있습니다. 자체 LLM 공급자 계약 및 관련 설정이 조직의 데이터 보안 정책을 준수하는지 확인해야 합니다.
생성형 AI 출력 검토
Tableau의 AI는 신속하게 인사이트를 발견하고, 보다 스마트한 비즈니스 결정을 내리고, 생산성을 높이는 데 도움이 되는 도구입니다. 이 기술은 인간의 판단을 대체할 수 없습니다. 데이터 분석에 통합하고 사용자와 공유하는 모든 LLM 생성 결과에 대한 궁극적인 책임은 귀하에게 있습니다.
단계를 제안하든, Tableau Prep 흐름에 사용할 계산을 생성하든, 팔로우하는 메트릭에 대한 인사이트를 요약하든, 데이터에서 비주얼리제이션을 만들든 또는 데이터 자산에 대한 설명 초안을 작성하든 항상 LLM 출력이 정확하고 적절한지 확인하는 것이 중요합니다.
콘텐츠를 흐름, 비주얼리제이션 및 분석에 통합하기 전에 콘텐츠의 정확도와 안전에 집중하십시오.
정확도: 생성형 AI는 때때로 "허위" 정보를 생성할 수 있습니다. 즉, 사실이나 기존 출처에 근거하지 않은 출력을 제작할 수 있습니다. 제안을 통합하기 전에 주요 세부 정보가 올바른지 확인하십시오. 예를 들어, 제안된 계산 구문이 Tableau에서 지원되는지 확인해야 합니다.
편견과 유독성: AI는 인간이 만들고 인간이 만든 데이터를 학습하기 때문에 역사적으로 소외된 집단에 대한 편견도 포함될 수 있습니다. 드물지만 일부 출력에는 유해한 언어가 포함될 수 있습니다. 출력을 검사하여 사용자에게 적합한지 확인해야 합니다.
출력이 표준이나 비즈니스 요구 사항을 충족하지 않으면 사용해서는 안 됩니다. 일부 기능을 통해 답변을 데이터에 적용하기 전에 직접 편집할 수 있으며, 다시 시작하여 다른 출력을 생성할 수도 있습니다. 출력을 개선하는 데 도움이 되도록 가능한 경우 좋아요 및 싫어요 단추를 사용하여 무엇이 잘못되었는지 알려주고 피드백을 제공해 주십시오.