⑥ AI Assistant로 분석하기

AI Assistant는 회원이 등록한 API 키로 AI 서비스를 직접 호출합니다. 웹 버전 ChatGPT·Gemini와 달리 사용량만큼 해당 제공자가 과금하며, 가벼운 모델을 고르면 비용 부담이 크지 않습니다.

준비하기

Alphalyzer 설치하고 시작하기를 참고해 File > Setting > Set Key에서 사용할 AI 제공자의 API 키를 등록합니다.

두 가지 메뉴

메뉴	적합한 경우	결과
Python Data Assistant	분석 방법이나 코드를 묻고 싶을 때	답변과 Python 코드
AI Analysis Assistant	원하는 표를 바로 만들고 싶을 때	결과 테이블

Python Data Assistant

1. AI Assistant > Python Data Assistant를 선택합니다. 오른쪽에 대화 창이 열립니다.
2. LLM Provider에서 키를 등록한 제공자(OpenAI, Gemini, Claude)를 선택합니다.
3. Model에 사용할 모델명을 직접 입력합니다.
4. 입력창에 질문을 작성하고 Send를 누릅니다. 로컬 파일을 함께 분석하려면 Attach Files로 첨부합니다.

탭	내용
Chat	AI의 답변이 표시됩니다.
Files	첨부한 파일 목록입니다. Delete로 삭제합니다.
Code	답변 중 코드만 모아 보여 줍니다. Insert를 누르면 Script 탭에 바로 붙습니다.

AI Analysis Assistant

1. 분석할 데이터를 불러옵니다.
2. AI Assistant > AI Analysis Assistant를 선택하고 Settings를 누릅니다.
3. 다음 항목을 설정합니다.

설정	내용
Engine	PandasAI(SQL로 코드 표시) 또는 pandas-gpt(pandas 코드로 표시)
LLM Provider	OpenAI, Gemini, Claude 중 선택
Model	사용할 모델명 직접 입력
Sample Rows (Context Only)	파일 구조 파악용으로 미리 읽는 행 수입니다. 기본값 10을 권장합니다.

4. Reset Session을 누른 뒤 Start Session을 누릅니다. 설정을 바꿀 때마다 이 순서를 반복합니다.
5. 분석할 테이블을 체크하고, 요청을 입력한 뒤 Run을 누릅니다.

합계잔액시산표를 작성해줘. 칼럼은 계정코드, 계정과목, 차변합계, 대변합계, 차변잔액, 대변잔액이 나오게 해줘.

6. 결과 테이블이 Table 탭에 표시됩니다. 함께 표시된 코드를 복사해 Script 탭에 붙이면 같은 분석을 다시 실행할 수 있습니다.

※ AI가 만든 결과는 원본 데이터와 대조해 확인합니다. 검증 없이 감사·세무 판단의 근거로 사용하지 않습니다. ※ 고객 자료를 AI에 보내기 전에 민감정보 포함 여부를 확인합니다. ※ API 키는 비밀번호와 같은 보안정보입니다. 다른 사람과 공유하지 않습니다.

다음 단계

▶ 실제 사례는 위키독스 14장 사례에서 따라 해 봅니다.

• 차변·대변 합계가 맞지 않는 전표 찾기
• 주말에 입력된 전표 찾기
• 특정 금액을 초과하는 전표 찾기