Sheetize AI

Sheetize AI – 인간 언어로 스프레드시트와 대화하기

스프레드시트를 다루는 데 복잡한 API를 외울 필요가 없습니다. Sheetize AI는 .NET 데이터‑처리 세계에 대화형 인터페이스를 제공합니다.

Sheetize AI는 개발자가 Excel‑형식 스프레드시트 파일을 일상적인 대화형 언어로 작업할 수 있게 해 주는 .NET 클래스 라이브러리입니다. 아래와 같은 작업을 손쉽게 할 수 있습니다:

  • 자연어 사양을 통해 새 스프레드시트 만들기
  • “이런 셀을 이렇게 바꿔 주세요” 라는 설명만으로 셀·행·수식 업데이트하기
  • 데이터에 대해 질문하기 (예: “Q2의 총 매출은 얼마였나요?”)
  • 전체 시트에 대한 간결한 요약 받기

Sheetize AI는 여러분의 의도를 정확한 스프레드시트 작업으로 변환해 주어, 복잡한 API 호출이 필요 없습니다.

왜 Sheetize AI인가?

전통적인 스프레드시트 라이브러리는 셀 주소, 데이터 형식, 정확한 API 순서를 알아야 합니다. 이는 학습 장벽을 높이고 빠른 프로토타이핑을 방해합니다. Sheetize AI는 다음으로 그 격차를 메워 줍니다:

  • 인간 친화적 명령: “Profit이라는 열을 추가하고 Revenue – Cost를 계산하도록 해 주세요.”
  • 즉시 파일 생성: “2025년 예산 시트를 만들고 탭을 Income, Expenses, Summary로 나눠 주세요.”
  • 데이터 기반 Q&A: “지난달 성장률이 가장 높은 제품은 무엇인가요?” 라고 물으면 프로그램적으로 답을 반환합니다.
  • 자동 요약: 한 번의 호출로 큰 시트의 핵심 포인트를 정리합니다.

핵심 기능

  • Manipulate(조작): 일반 영어 문장으로 셀·행·열·수식을 편집합니다.
  • Create(생성): 텍스트 사양으로 워크북 전체를 만들 수 있습니다 (예: “Q1 매출 보고서를 만들어 주세요.”).
  • Query(조회): 데이터에 직접 질문합니다 (예: “지역별 평균 매출은 얼마인가요?”).
  • Summarize(요약): 복잡한 워크북을 한 줄 요약으로 받아옵니다 (예: “예산에 대한 간단한 개요를 주세요.”).

Typical Scenarios(전형적인 시나리오)

  1. 비즈니스 앱 빠른 프로토타이핑
    제품 관리자가 “Revenue, Cost, Profit(Revenue – Cost) 열이 포함된 분기 재무 보고서”라고 설명하면 Sheetize AI가 워크북을 만들고 수식을 삽입한 뒤 파일을 몇 초 안에 반환합니다. 개발자는 UI 구현에 집중할 수 있습니다.

  2. 데이터 사이언스 자동화
    데이터 엔지니어가 “전체 구매 금액 기준 상위 5 고객을 알려 주세요.”라고 요청하면 Sheetize AI가 시트를 조회해 JSON 배열로 반환하고, 필요시 새 시트에 결과를 기록합니다.

  3. 고객 지원 셀프‑서비스
    지원 봇이 “내 잔액이 왜 마이너스인가요?”와 같은 질문을 해석하고 Sheetize AI를 활용해 문제 행을 찾아 친절히 설명하거나, 허가된 경우 자동으로 데이터를 수정합니다.

  4. 엔터프라이즈 보고 파이프라인
    배치 작업이 레거시 CSV 파일을 읽고 “지역별 판매량을 보여주는 피벗 테이블을 만들어 주세요.”라고 요청하면 Sheetize AI가 피벗을 만들고 워크북을 저장해 이해관계자에게 메일로 전송합니다—Excel 자동화 코드 한 줄도 필요 없습니다.

💻 Platform Support(지원 플랫폼)

  • 런타임: .NET 6 이상
  • OS: Windows, Linux, macOS
  • 배포 방식: NuGet 하나만 설치하면 됩니다

💡 한 줄, 무한한 가능성:

string result = await sheetizeAI.SpreadsheetQuestion("D:\\Sample.xlsx", "How many nights Christopher Wright will work?");

왜 Sheetize AI가 중요한가

기존 방식(전통 API)

  • 셀 주소(A1, B2)를 직접 추적해야 함
  • 기본 데이터 조회에도 복잡한 LINQ 쿼리 필요
  • 로드·저장·탐색을 위한 방대한 보일러플레이트 코드
  • 자연어 입력을 파싱하려면 별도 로직 구현 필요

새로운 방식(Sheetize AI)

  • Context Awareness(맥락 인식): 현재 작업 중인 워크북·시트·최근 작업을 자동으로 추적합니다.
  • Data Fidelity(데이터 충실도): 모든 서식·수식·유효성 검사를 그대로 유지합니다.
  • Rapid Prototyping(빠른 프로토타이핑): 데이터 기반 UI와 챗봇을 즉시 구축할 수 있습니다.
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