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Truthound 로컬 CSV·Parquet 활용 사례
결측값·중복 검사, Parquet 프로파일링, 개인정보 표본 탐지, RAG·평가용 표 데이터 사전 검사에 맞는 tool을 선택합니다.
“이 CSV의 결측값과 중복 행을 검사해줘.” 디렉터리 승인 후 check_file을 선택합니다. tool 실행이 성공해도 데이터 품질은 실패할 수 있습니다. 품질 문제를 통신 오류나 품질 통과로 바꾸어 해석하지 마세요.
“외부 업로드 없이 로컬 Parquet 데이터를 프로파일링해줘.” profile_file로 추론된 열 타입과 집계 통계를 확인합니다. 관측된 타입은 주어진 기대 스키마와의 검증이 아닙니다. 출력 제한은 truncation 필드로 확인합니다.
“RAG에 넣기 전에 로컬 CSV에 개인정보가 있는지 확인해줘.” scan_pii로 표본 기반 소견을 확인합니다. 건수는 추정치이며 미탐지가 개인정보 부재나 법적 준수를 증명하지 않습니다.
“평가 데이터셋을 업로드 없이 검증해줘.” 원하는 검사를 먼저 확인합니다. 로컬 표 파일의 결측·중복 검사와 개인정보 검사는 지원합니다. 정답 라벨의 의미 정확성, 모델 성능, 문서 관련성, RAG 답변 충실성 평가는 별도 도구가 필요합니다.
Pandera DataFrameSchema, Great Expectations suite, Soda SQL 규칙을 요청하면 해당 프레임워크의 계약을 따릅니다. Truthound Local은 그 schema나 설정을 실행하지 않습니다. DB 마이그레이션, ETL 변환, 클라우드 DLP, 차트, 데이터 편집도 이 표면의 범위 밖입니다.
작업에 맞는 MCP 도구
모든 도구는 명시적으로 승인한 파일의 절대 경로 path를 받습니다.
| 작업 | 도구 | 결과와 한계 |
|---|---|---|
| CSV·Parquet의 결측값과 중복 행 검사 | check_file | 내장 검사 판정과 제한된 문제 건수 사용자 지정 스키마·규칙은 받지 않으며 실행 성공과 품질 통과를 따로 확인합니다. |
| 분석·입력 전 로컬 데이터 프로파일링 | profile_file | 추론 자료형, 결측·고유값 비율과 집계 표본 행을 반환하지 않으며 관측 자료형은 스키마 일치의 증명이 아닙니다. |
| RAG 입력·공유 전 개인정보 가능성 검사 | scan_pii | 표본 기반 개인정보 소견과 추정 건수 미탐지 가능성이 있으며 마스킹이나 전체 개인정보 감사가 아닙니다. |
공개 패키지로 확인한 실행 예제
합성 데이터 세 행·두 열을 CSV와 Parquet으로 검사했습니다. 여섯 번의 호출에서 결측·중복에 따른 품질 실패, 집계 프로파일과 이메일 표본 소견을 확인했습니다. 허용 폴더 밖의 접근은 차단됐고 결과에는 원문 값이 없었습니다.
Core 3.3.1 기준 실행 증거입니다. 개인정보 탐지 정확도나 AI 검색 노출률을 측정한 결과는 아닙니다.
원본·설치·검증 자료
자료 기준일: