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태블로 에이전트(Tableau Agent)가 LLM에 보내는 데이터와 전송 경로

황예환

• 11 min read
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태블로 에이전트의 요청이 LLM으로 가는 경로. 태블로 클라우드는 Einstein 트러스트 레이어를 거쳐 Azure OpenAI로, 태블로 서버는 조직의 LLM 공급자에 직접 연결하거나 사용자 지정 게이트웨이(베타)를 거쳐 조직이 정한 모델로 보낸다.

태블로 에이전트(Tableau Agent)를 도입하려면 보안 검토에서 어떤 데이터가 어느 LLM으로 가는지 설명할 수 있어야 합니다. 태블로 에이전트는 필드 이름 같은 메타데이터와 함께 실제 값의 샘플도 LLM에 보내며, 그 경로는 환경에 따라 다릅니다. 태블로 클라우드(Tableau Cloud)에서는 Einstein 트러스트 레이어(Einstein Trust Layer)를 거쳐 Salesforce가 계약한 Azure OpenAI 모델로 가고, 태블로 서버(Tableau Server)에서는 조직이 직접 연결한 LLM 공급자로 갑니다.

태블로 서버는 2026.3부터 사용자 지정 게이트웨이(Custom Gateway, 베타)도 지원합니다. AI 요청을 조직의 LLM 게이트웨이로 보내고 그 뒤의 모델을 조직이 정하는 방식이며, Tableau 2026.3 신기능 페이지에서는 Bring Your Own LLM(BYOLLM)이라는 이름으로 소개됐습니다.

태블로 에이전트의 요청이 LLM으로 가는 경로. 태블로 클라우드는 Einstein 트러스트 레이어를 거쳐 Azure OpenAI로, 태블로 서버는 조직의 LLM 공급자에 직접 연결하거나 사용자 지정 게이트웨이(베타)를 거쳐 조직이 정한 모델로 보낸다. 클라우드 경로는 Salesforce가 관리하는 보호 장치를 거치고, 서버 경로에서는 데이터 보호의 주체가 조직이다.

1. 태블로 에이전트는 LLM에 어떤 데이터를 보내나요?

LLM이 받는 것은 데이터 원본 전체가 아니라 질문을 시각화나 쿼리로 바꾸는 데 필요한 맥락이며, 집계는 태블로가 데이터 원본에 쿼리를 실행해 처리합니다. AI in Tableau and Data Usage와 AI in Tableau and Trust 문서 기준으로, 전달되는 데이터는 시점에 따라 나뉩니다.

  • 세션을 시작할 때: 태블로 에이전트를 열면 데이터 원본 요약을 만들어 LLM으로 보냅니다. 요약에는 필드 캡션과 설명(앞 150자), 데이터 역할, 데이터 유형이 들어가고, 문자열 필드는 고유값을 최대 1,000개까지 샘플링해 함께 담습니다.
  • 질문할 때: 입력한 질문, 현재 뷰나 태블로 프렙(Tableau Prep) 흐름의 상태를 설명하는 메타데이터, 대화 이력이 전달됩니다. 시각화 작성에서는 필드의 기본 집계와 계산식도 포함됩니다.
  • 대시보드에서 쓸 때: 대시보드의 태블로 에이전트(Tableau Agent in Dashboards)는 개요와 인사이트를 만들 때 대시보드 화면 이미지를 보냅니다. 질의응답(Dashboard Q&A)에서는 필터의 이름과 값, 테이블·열 이름, 필드 값의 작은 샘플을 보내며, 2026.3.1부터는 데이터 원본당 텍스트 차원 최대 50개, 필드당 고유값 최대 100개를 자동으로 샘플링합니다.

예를 들어 고객명, 이메일, 지역, 매출 필드가 있는 데이터 원본이라면, 태블로 에이전트를 여는 순간 문자열 필드인 고객명, 이메일, 지역의 값이 메타데이터와 함께 전달됩니다. 숫자 필드인 매출은 메타데이터만 전달됩니다.

태블로 에이전트를 여는 순간 전달되는 데이터 예시. 문자열 필드인 고객명, 이메일, 지역은 메타데이터와 함께 값이 전달되고, 숫자 필드인 매출은 메타데이터만 전달된다. 값은 질문하기 전에 전달된다.

Tableau Cloud 2026.3.4에서 브라우저가 태블로 클라우드로 보내는 요청을 확인한 결과도 같았습니다. 필드 39개짜리 샘플 데이터 원본에서 질문을 입력하기 전에 문자열 필드 17개의 고유값이 모두 전달됐고, 이름과 성 필드도 포함됐습니다. 필드 하나를 숨기고 다시 열자 메타데이터와 값 모두에서 그 필드가 빠졌습니다. 여기서 확인한 것은 브라우저에서 태블로 클라우드까지의 구간이며, 그 뒤 LLM으로 가는 구간은 공식 문서를 따랐습니다.

개인정보가 담긴 필드는 AI에 쓰는 데이터 원본에서 빼 두는 편이 좋습니다. 태블로 데스크톱(Tableau Desktop)에서 쓰는 태블로 에이전트는 로그인한 사이트가 클라우드인지 서버인지에 따라 아래 두 경로 중 하나를 따릅니다.

2. 태블로 클라우드에서는 데이터가 어떤 경로로 가나요?

태블로 클라우드의 요청과 응답은 모두 Einstein 트러스트 레이어를 거칩니다. 트러스트 레이어는 요청을 보내기 전에 개인정보를 가릴 수 있고, 응답에서 유해성을 검사한 뒤 가린 값을 되돌립니다. AI in Tableau and Trust 문서 기준으로 확인할 항목은 다음과 같습니다.

  • 모델: Salesforce가 계약한 Azure OpenAI 모델을 씁니다. 모델은 태블로가 정하며 고객이 고를 수 없습니다.
  • 처리 지역: 연결된 Salesforce 조직의 Data 360(구 Data Cloud) 지역을 기준으로 가까운 Azure OpenAI 인스턴스로 보냅니다. 그 지역에 모델이 없거나 용량이 부족하면 미국 지역으로 보냅니다.
  • 보존과 학습: LLM 공급자와 맺은 제로 데이터 보존(Zero Data Retention) 정책에 따라, LLM으로 전달된 데이터는 보관되지 않고 응답 후 삭제됩니다. 고객 데이터는 글로벌 모델 학습에 쓰이지 않습니다.
  • 개인정보 마스킹: 패턴 기반 마스킹으로 개인정보를 일반 토큰으로 바꿔 보낼 수 있습니다. 다만 언어 지원 목록에는 한국어가 태블로 에이전트의 패턴 기반 데이터 마스킹과 유해성 감지를 현재 지원하지 않는 언어로 표시돼 있습니다.
  • 감사 기록: Tableau+에서는 프롬프트와 응답, 유해성 점수 같은 신뢰 신호가 Data 360에 기록됩니다.

한국어 환경에서는 마스킹을 전제로 개인정보 보호를 설계하지 않는 편이 좋습니다.

3. 태블로 서버에서는 무엇이 달라지나요?

태블로 서버의 AI 요청은 Einstein 트러스트 레이어를 거치지 않고, 조직이 직접 연결한 LLM 공급자로 질문과 필드별 값의 무작위 샘플 일부를 보냅니다. 연결 방식은 버전에 따라 늘었습니다.

  • OpenAI(2025.3 이상): 조직의 OpenAI API 키로 직접 연결합니다.
  • Azure OpenAI(2026.2 이상): 조직의 Azure에 배포한 채팅 모델과 임베딩 모델에 연결합니다.
  • 사용자 지정 게이트웨이(2026.3 이상, 베타): 조직의 LLM 게이트웨이를 거쳐 조직이 정한 모델로 보냅니다. 인증은 인증 없음, API 키, OAuth 중에서 고릅니다.

이 구조에서는 데이터 보호의 주체가 조직이 됩니다. 트러스트 레이어의 마스킹과 유해성 검사가 적용되지 않으므로, 데이터 처리와 개인정보 보호는 조직이 LLM 공급자와 맺은 계약과 설정을 따릅니다. 데이터 원본 필터로 건 행 수준 보안(Row-Level Security)은 그대로 적용됩니다.

사용자 지정 게이트웨이를 쓰면 실제로 무엇이 나가는지 조직이 직접 기록할 수 있습니다. 태블로가 공개한 베타 API 스펙은 OpenAI 방식을 바탕으로 /embeddings와 /chat/completions 두 엔드포인트를 정의하며, 태블로는 데이터 컨텍스트 처리에 임베딩 모델을, 요청 이해와 분석 작업에 채팅 모델을 씁니다. 태블로 서버는 두 요청의 헤더에 Tableau-User, Tableau-UserEmail, Tableau-SiteName, Tableau-LLMModel을 담아 보내므로, 본문과 헤더를 게이트웨이에서 남기면 사용자별 전송 내용을 확인할 수 있습니다. 사용량은 항상 포함되는 Tableau-User 헤더를 기준으로 집계하는 편이 정확합니다.

4. 우리 조직에는 어떤 방식이 맞나요?

판단 기준은 데이터가 외부 LLM으로 나가도 되는지, 나간다면 누구의 계약과 통제 아래 있어야 하는지입니다.

  • Salesforce가 관리하는 보호 장치로 충분한 경우: 태블로 클라우드가 맞습니다. 모델 계약, 제로 데이터 보존, 유해성 검사를 Salesforce가 운영하며, 태블로 에이전트를 쓰려면 Tableau+ 또는 Tableau Cloud+ 에디션이 필요합니다.
  • 이미 계약한 LLM 안에서 처리해야 하는 경우: 태블로 서버를 조직의 OpenAI나 Azure OpenAI에 직접 연결합니다. 보존과 학습 조건은 그 계약을 따릅니다.
  • 로그와 API 키를 중앙에서 통제해야 하는 경우: 사용자 지정 게이트웨이로 요청 로그 감사, 사용량 제한, API 키 중앙 관리, 내부망 경계 유지를 조직의 AI 정책에 맞출 수 있습니다.
  • 외부 전송 자체가 허용되지 않는 경우: 사용자 지정 게이트웨이 뒤에 사내에서 운영하는 모델을 둬야 합니다. 게이트웨이를 거친다고 데이터가 내부에 머무는 것은 아니며, 게이트웨이가 요청을 어느 모델로 보내느냐가 결정합니다. 태블로는 분석 작업에 gpt-4o 이상 또는 Claude Sonnet 4.6 이상을 권장하므로, 사내 모델은 응답 품질을 먼저 검증하는 편이 좋습니다.
조직의 조건에 따른 태블로 에이전트 구성. Salesforce가 관리하는 보호 장치로 충분하면 태블로 클라우드, 이미 계약한 LLM 안에서 처리해야 하면 태블로 서버 직접 연결, 로그와 API 키를 중앙에서 통제해야 하면 사용자 지정 게이트웨이, 외부 전송이 허용되지 않으면 게이트웨이 뒤에 사내 모델을 둔다.

사용자 지정 게이트웨이는 2026.3 기준 베타이며 Standard, Enterprise, Tableau+ 에디션에서 쓸 수 있습니다. 베타에서는 공개된 스펙을 따르는 중간 게이트웨이를 추가해야 하고, OAuth 인증을 쓰면 대시보드의 태블로 에이전트(베타, Tableau Server+ 필요)를 쓸 수 없습니다. 태블로 서버의 AI 설정은 사이트 단위로 모든 사용자에게 적용되므로, 검증용 사이트에서 전송 내용과 응답 품질을 먼저 확인하는 편이 좋습니다.

어느 환경이든 LLM으로 가는 데이터는 태블로 에이전트가 보는 데이터 원본에서 나옵니다. 개인정보 필드를 뺀 AI용 게시된 데이터 원본(Published Data Source)을 따로 두고, 행 수준 보안은 데이터 원본 필터로 구성하는 편이 좋습니다. 대시보드 질의응답에 필요한 '전체 데이터 쿼리(Full Data Query)' 권한은 뷰의 요약 데이터를 넘어 워크북 데이터 원본의 기초 데이터에 접근하게 하므로, 부여 범위도 함께 정하는 편이 좋습니다.

Note:

이번 포스트의 내용은 2026년 11월 기준 태블로 공식 도움말과 Tableau 2026.3 신기능 페이지, 태블로가 공개한 베타 API 스펙을 기반으로 작성되었으며, 이후 업데이트를 통해 변경될 수 있습니다. 사용자 지정 게이트웨이와 태블로 서버의 대시보드의 태블로 에이전트는 베타 기능이므로 정식 출시 과정에서 지원 범위가 바뀔 수 있습니다.