Eatmydata.ai가 ‘데이터에 질문하고 대시보드를 구축하는’ 새로운 AI 애플리케이션을 선보였습니다. 이 서비스의 가장 큰 특징은 모든 데이터 처리 과정이 사용자의 웹 브라우저 내에서 로컬로 이루어진다는 점입니다. 즉, 민감한 데이터가 외부 서버로 전송되거나 유출될 걱정 없이 안전하게 분석될 수 있습니다.
사용자가 질문을 입력하면, AI 에이전트가 브라우저 내 SQLite 데이터베이스에 대해 여러 SQL 쿼리(query)를 생성합니다. 이때 AI는 실제 쿼리 결과는 보지 못하며, 대시보드 구성 코드만 작성합니다. 분석 대상 데이터는 로컬에서 임베딩(embedding) 생성과 SQLite 벡터 검색을 통해 의미론적 색인(semantic index)이 구축됩니다. 이후 샌드박스(sandbox) 환경의 QuickJS가 이 코드를 실행하여 풍부한 대시보드를 브라우저에 직접 띄워줍니다. 백엔드(backend) 연결 없이 완전히 프론트엔드(frontend) 앱으로 작동하며, 외부 LLM(대규모 언어모델) 사용 시에도 데이터는 철저히 정제되고 난독화(obfuscated)되어 전송됩니다.
이러한 로컬 우선(local-first) 접근 방식은 데이터 보안과 프라이버시가 중요한 기업 및 개인 사용자에게 큰 의미를 가집니다. 특히 의료, 금융 등 규제가 엄격한 산업 분야에서 민감한 데이터를 다룰 때 외부 서버에 대한 의존도를 없애 데이터 유출 위험을 원천적으로 차단할 수 있습니다. 또한, 클라우드 기반 서비스에 비해 네트워크 지연 없이 빠른 응답 속도를 제공하며, 인터넷 연결이 불안정한 환경에서도 데이터 분석이 가능하다는 장점이 있습니다. 이는 데이터 분석 도구의 새로운 방향을 제시하며, 온프레미스(on-premise) 환경에서 AI를 활용하려는 수요를 충족시킬 잠재력을 가지고 있습니다.