> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.sifi.life/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 배치 적용 & 비용·안전

## Part D: 배치 적용 — AI Ready Data 만들기

소량 테스트가 끝나면 전체에 적용하여 **정형화된 인사이트 테이블**을 만듭니다. 이 결과가 대시보드·Genie·RAG의 소스가 됩니다.

**1단계 —** 비용부터 확인(안전).

```
검증이 끝났어. @ccm_factory.bronze.field_returns 전체(1만 건)에 ai_classify를 배치 적용하기 전에, 서빙 엔드포인트 과금이 발생하니 예상 호출 수를 먼저 알려주고 확인받은 뒤 진행해줘.
```

**2단계 —** 배치 적용·결과 테이블.

```
확인되면 전체에 배치 적용해서 @ccm_factory.gold.field_return_insights 테이블을 만들어줘.
```

**3단계 —** 컬럼 구성 지정.

```
컬럼: rma_id, serial_id, model_code, customer, return_date, ai_predicted_cause(ai_classify 결과), extracted_symptom·extracted_location·suspected_cause(ai_extract 결과), root_cause_code(원본).
```

**4단계 —** 파티션·주석.

```
field_returns에는 event_date 컬럼이 없고 시간 컬럼은 return_date뿐이야. event_date = DATE(return_date) 파생 컬럼을 추가한 뒤 그 컬럼으로 파티션하고, 모든 컬럼에 COMMENT를 달아줘.
```

> **Databricks Document Intelligence 배치추론**
>
> * 대량 문서/이미지는 SQL AI 함수의 배치 추론으로 스케줄 처리할 수 있습니다.
> * 정기적으로 신규 필드 리턴을 자동 분류하려면 이 결과 생성 SQL을 [모듈 3](03-transformation-pipeline)의 Job/파이프라인에 편입하세요.

### 활용 확인

**1단계 —** 원인별 Top 5.

```
gold.field_return_insights에서 ai_predicted_cause별 리턴 건수 Top 5를 보여줘.
```

**2단계 —** 모델별·고객별 분석 추가.

```
이어서 모델(model_code)별 최다 근본원인과 Global_A 고객의 최근 3개월 주요 불량 원인도 보여줘.
```

**3단계 —** 활용성 코멘트.

```
이 결과가 대시보드나 Genie Space로 쓸 만한지도 코멘트해줘.
```

***

## Part E: 비용 & 안전

| 항목 | 지침 |
| - | - |
| **과금** | AI 함수는 서빙 엔드포인트(FM API) **호출당 과금** — 대량 행에 돌리면 호출 수만큼 비용 증가. Genie Code 사용·코드 실행도 각각 과금됨 |
| **테스트 우선** | 반드시 `LIMIT 10~20`으로 결과·비용 확인 후 전체 적용 |
| **배치 확인** | 전체 배치 전 예상 호출 수를 Genie Code에 확인시키기 |
| **PII** | 자연어 텍스트에 개인정보가 섞이면 마스킹/필터 후 처리 (AI Gateway Guardrails) |
| **모델 선택** | 분류·추출은 경량 모델로도 충분, Vision·복잡 추론만 대형 모델 |

***

## 핵심 포인트 정리

| 배운 것 | 기능 | 비즈니스 가치 |
| - | - | - |
| 자연어 증상 분류 | `ai_classify` | 필드 리턴 근본원인 자동 태깅 |
| 구조화 추출 | `ai_extract` | 비정형 → 분석 가능한 정형 |
| 문서 파싱 | `ai_parse_document` | 8D/SOP 지식의 데이터화 |
| 이미지 분류 | `ai_query` (Vision) | AOI 불량 자동 판독 보조 |
| 배치 인사이트 | Document Intelligence 배치 | 대시보드·Genie·RAG용 AI Ready Data |

***

## 다음 단계

* **[07. Agent Bricks 에이전트](07-agent-bricks)** — 이 모듈에서 정형화·파싱한 비정형 지식(8D·SOP·인사이트)을 Knowledge Assistant의 지식 소스로 삼아, Genie Agent와 함께 통합 스마트팩토리 어시스턴트를 만듭니다.


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.