실습 ②: Excel × 도구 3가지 비교

시간	소요	수강생 역할
14:55	20분	🟢 직접 실습

이 실습의 목표

같은 Excel을 도구(Tool) 로 다루는 3가지 길을 비교
④ Excel 커넥터 / ⑤ CSV+AI / ⑥ Office Script — 무엇이 어떤 상황에 맞는지
Excel 졸업: ⑦ SP 리스트 / ⑧ Dataverse의 기준
최종 의사결정 트리 완성

S6 매트릭스의 “정형 × 도구 (②)” 칸을 Excel로 끝까지 채워보는 자리입니다.

지식 vs 도구 — 근본적 차이

	지식 (실습 ①)	도구 (이번 실습 ②)
원리	AI가 문서를 읽고 해석	흐름이 데이터를 조회하고 전달
비유	책을 읽고 대답하는 사서	데이터베이스를 검색하는 직원
데이터 변경	재인덱싱 필요 (지연)	실시간 반영
정확도	의미 검색 (유사 답변)	정확한 필터링
쓰기	읽기 전용	읽기 + 쓰기 가능
구축 비용	5~10분	30분~1시간

"운영 환경 Linux 서버 목록 알려줘"

지식 방식: "운영 환경에는 여러 Linux 서버가 있으며..." (의미 기반, 누락 가능)
도구 방식: 정확히 Env=LIVE AND OSType=Linux 필터 → 17건 목록 반환

④ Excel 커넥터 — 행 나열

가장 기본적인 도구 방식입니다. Power Automate에서 Excel Online 커넥터의 “테이블에 있는 행 나열”을 사용합니다.

아키텍처

👤 사용자 질문
    ↓
🤖 에이전트 → Power Automate 흐름 호출
    ↓
⚡ Excel Online 커넥터 — "테이블에 있는 행 나열"
    ↓ (OData 필터)
📊 SharePoint의 Excel 파일
    ↓
📋 필터링된 행 목록 반환
    ↓
🤖 에이전트가 결과를 정리하여 답변

특징

항목	내용
커넥터	Excel Online (Business)
액션	테이블에 있는 행 나열 (GetItems)
필터링	OData 필터 식 (예: `Env eq 'LIVE'`)
장점	가장 간단, 기본과정에서 이미 배운 패턴
단점	복잡한 조건 조합 어려움, 반환 행 수 제한
적합한 상황	단순 조건으로 수십~수백 건 조회

기본과정 M12에서 행 추가를 배웠습니다. 같은 커넥터로 행 조회도 할 수 있습니다.

실습: 흐름 만들기

Copilot Studio → 도구 → 흐름 → 새 에이전트 흐름 생성
트리거: 에이전트에서 흐름 실행 (입력: filterCondition 텍스트)
액션: Excel Online → 테이블에 있는 행 나열
- 위치: SharePoint 사이트
- 파일: 실습용 Excel 파일
- 테이블: AssetTable
- 필터 쿼리: triggerBody()?['text']
응답: 에이전트에 행 목록 반환

⑤ CSV 변환 + AI 프롬프트

Excel 전체 데이터를 CSV로 변환한 뒤, AI Builder 프롬프트에 통째로 전달하여 AI가 분석합니다.

아키텍처

👤 사용자 질문
    ↓
🤖 에이전트 → Power Automate 흐름 호출
    ↓
⚡ Excel Online — "테이블에 있는 행 나열"
    ↓
🔄 데이터 조작 — "CSV 테이블 만들기"
    ↓
🧠 AI Builder — "프롬프트 실행"
   (사용자 질문 + CSV 데이터를 함께 전달)
    ↓
📋 AI가 분석한 답변 반환

특징

항목	내용
핵심	AI가 전체 데이터를 보고 판단
장점	복잡한 질문도 자연어로 처리, 요약·비교·추세 분석 가능
단점	토큰 한계 — 데이터가 수백 건 넘으면 잘림
적합한 상황	소규모 데이터(수백 건 이하)의 분석·요약

AI 프롬프트에 전달할 수 있는 토큰에 한계가 있습니다. 데이터가 많으면 ⑥ Office Script 방식을 사용하세요.

실습: 흐름 만들기

④의 흐름을 복제하거나 새로 생성
“테이블에 있는 행 나열” 뒤에 “CSV 테이블 만들기” 추가
- 원본: outputs('테이블에_있는_행_나열')?['body/value']
AI Builder → 프롬프트 실행 추가
- 프롬프트 변수 1: 사용자 질문 (트리거의 text)
- 프롬프트 변수 2: CSV 데이터 (CSV 테이블 만들기 결과)

프롬프트 내용:

아래 CSV 데이터에서 사용자 질문에 답하세요.
결과가 없으면 없다고 말하세요. 데이터에 없는 내용을 만들지 마세요.
   
## 사용자 질문
{prompt}
   
## 데이터
{csvData}

응답: AI 분석 결과 반환

팁: AI 프롬프트로 응답 포맷 제어

AI Prompt에 출력 형식을 지정하면, 에이전트 답변을 일관된 레이아웃으로 만들 수 있습니다.

아래 CSV 데이터에서 사용자 질문에 답하세요.
결과가 없으면 없다고 말하세요. 데이터에 없는 내용을 만들지 마세요.

## 응답 형식
반드시 아래 HTML 형식으로 답변하세요:

<b>🔍 검색 조건</b>: {사용자가 요청한 조건 요약}<br>
<b>📊 결과</b>: 총 {N}건<br>
<hr>
<table>
  <tr><th>항목1</th><th>항목2</th><th>항목3</th></tr>
  <tr><td>값</td><td>값</td><td>값</td></tr>
</table>

이렇게 하면 에이전트가 매번 동일한 카드 형태로 결과를 보여줍니다.

포맷 미지정	포맷 지정
매번 다른 형태의 텍스트	일관된 HTML 테이블 레이아웃
사용자 경험 들쭉날쭉	깔끔한 카드 UI

⑥ Office Script — 정밀 쿼리

LLM이 사용자 질문을 JSON 쿼리로 변환하고, Excel에 등록된 Office Script가 필터링을 수행합니다.

아키텍처

👤 "인프라서비스팀 리눅스 서버 목록"
    ↓
🤖 에이전트 (LLM이 JSON 변환)
   → {"queryType":"filtered_list","usingDep":"인프라서비스팀","osType":"Linux"}
    ↓
⚡ Power Automate 흐름
    ↓
📝 Parse JSON → Office Script 실행
    ↓
📊 Script가 Excel에서 조건 필터링
    ↓
📋 구조화된 JSON 결과 반환
   { "totalCount": 5, "data": [...] }

특징

항목	내용
핵심	LLM = 쿼리 생성, Script = 데이터 처리 — 역할 분리
장점	정확한 필터링, 대용량 가능, 필요한 필드만 반환
단점	Office Script 작성 필요, 설정이 가장 복잡
적합한 상황	수백~수천 건의 정확한 조회

S2(영수증 실습)과의 연결

	S2 (영수증 → Excel)	이 실습 ③ (Excel → 에이전트)
Office Script 역할	쓰기 (행 추가)	읽기 (필터링+반환)
데이터 방향	에이전트 → Excel	Excel → 에이전트

실습: 흐름 만들기

Excel Online에서 실습 Excel 파일 열기

자동화 → 새 스크립트 생성:

function main(
  workbook: ExcelScript.Workbook,
  queryJson: string
): string {
  // 1. JSON 파싱
  const query = JSON.parse(queryJson);
     
  // 2. 테이블에서 데이터 읽기
  const table = workbook.getTable("AssetTable");
  const rows = table.getRangeBetweenHeaderAndTotal().getValues();
  const headers = table.getHeaderRowRange().getValues()[0] as string[];
     
  // 3. 조건에 맞는 행 필터링
  const filtered = rows.filter(row => {
    let match = true;
    if (query.env) match = match && String(row[headers.indexOf("Env")]) === query.env;
    if (query.osType) match = match && String(row[headers.indexOf("OSType")]) === query.osType;
    if (query.location) match = match && String(row[headers.indexOf("Location")]).includes(query.location);
    if (query.ownerName) match = match && String(row[headers.indexOf("OwnerName")]).includes(query.ownerName);
    if (query.usingDep) match = match && String(row[headers.indexOf("UsingDep")]).includes(query.usingDep);
    if (query.keyword) {
      const rowStr = row.map(String).join(",");
      match = match && rowStr.includes(query.keyword);
    }
    return match;
  });
     
  // 4. 결과를 JSON으로 반환 (최대 30건)
  const maxRows = 30;
  const data = filtered.slice(0, maxRows).map(row => {
    const obj: Record<string, string> = {};
    headers.forEach((h, i) => obj[h as string] = String(row[i]));
    return obj;
  });
     
  return JSON.stringify({
    totalCount: filtered.length,
    truncated: filtered.length > maxRows,
    data: data
  });
}

Power Automate 흐름 생성:
- 트리거: 에이전트에서 흐름 실행 (입력: queryJson 텍스트)
- 액션 1: Parse JSON (triggerBody()?['text'])
- 액션 2: Excel Online → 스크립트 실행 (queryJson 파라미터 전달)
- 응답: 스크립트 결과 반환

3가지 도구 방식 비교

	④ Excel 커넥터	⑤ CSV + AI	⑥ Office Script
난이도	★☆☆	★★☆	★★★
데이터 규모	중 (~수백 건)	소 (~수백 건)	대 (~수천 건)
필터링	OData (단순)	AI 판단	코드 (정밀)
분석·요약	✗	✓ (AI)	✗
쓰기	✓	✗	✓
토큰 비용	낮음	높음	낮음

Excel 졸업: 다음 단계 소개

데이터가 더 커지거나, 여러 에이전트·앱에서 공유해야 하면 Excel을 졸업할 수 있습니다.

⑦ SharePoint 리스트

📊 Excel → 📋 SharePoint 리스트로 내보내기

항목	내용
하는 법	Excel에서 테이블 → 리스트로 내보내기
장점	뷰·필터·권한 관리, Power Apps 연동, API 기본 제공
적합한 상황	Excel 구조 유지하면서 관리 기능 강화

SP 리스트에 항목이 추가되면 트리거 발동 → 에이전트가 자동 분석 후 메일 발송 같은 자동화도 가능합니다. 기본과정에서 배운 Forms 트리거와 같은 원리지만, 데이터 소스가 리스트로 바뀌는 것입니다.

⑧ Dataverse

📊 Excel → 🗄️ Dataverse 테이블로 가져오기

항목	내용
하는 법	Power Apps → 데이터 가져오기 → Excel
장점	관계형 DB, 보안 역할, ALM, 대용량
적합한 상황	엔터프라이즈급 데이터 관리

최종 의사결정 가이드

내 데이터가 Excel이다
    │
    ├─ 매번 다른 파일? ──────── YES ──→ ⓪ 파일 첨부
    │
    ├─ "대략적인 답변"이면 충분?
    │   ├─ 파일 안 바뀜 ──────────────→ ① 직접 업로드
    │   ├─ 파일 가끔 바뀜 (1개) ───────→ ② SP 파일
    │   └─ 여러 파일 ─────────────────→ ③ SP 폴더
    │
    ├─ "정확한 조회"가 필요?
    │   ├─ 단순 조건 (~수백 건) ───────→ ④ Excel 커넥터
    │   ├─ AI 분석/요약 (~수백 건) ────→ ⑤ CSV + AI
    │   └─ 복잡 조건 (수천 건) ────────→ ⑥ Office Script
    │
    └─ 여러 앱/에이전트에서 공유?
        ├─ 간단한 구조 ──────────────→ ⑦ SP 리스트
        └─ 엔터프라이즈 ──────────────→ ⑧ Dataverse

이 의사결정 트리를 기억해두면, 앞으로 어떤 Excel 기반 에이전트를 만들든 최적의 방법을 선택할 수 있습니다.

다음 모듈: S8. 입력 구조화 — 엔티티 + AI 프롬프트

실습 ②: Excel × 도구 3가지 비교

목차

이 실습의 목표

지식 vs 도구 — 근본적 차이

④ Excel 커넥터 — 행 나열

아키텍처

특징

실습: 흐름 만들기

⑤ CSV 변환 + AI 프롬프트

아키텍처

특징

실습: 흐름 만들기

팁: AI 프롬프트로 응답 포맷 제어

⑥ Office Script — 정밀 쿼리

아키텍처

특징

S2(영수증 실습)과의 연결

실습: 흐름 만들기

3가지 도구 방식 비교

Excel 졸업: 다음 단계 소개

⑦ SharePoint 리스트

⑧ Dataverse

최종 의사결정 가이드