데이터 계층
프로젝트와 워크플로우는 대시보드에서만 만듭니다. API 키는 프로젝트 단위로 발급되며, 그 키로는 해당 프로젝트에 속한 워크플로우·프로파일·아이템·분석만 다룰 수 있습니다.
워크플로우와 플레이북
워크플로우는 정책(자연어) · AI 모델 · 출력 스키마로 구성됩니다. 워크플로우를 저장하면 Omni가 정책을 해석해 플레이북을 만듭니다. 플레이북은 분석이 실제로 따라가는 실행 계획입니다.플레이북을 편집해도 이미 끝난 분석은 바뀌지 않습니다. 분석은 실행 시점의 플레이북을 동결해 보관하며, 응답의
playbookSnapshot·playbookVersion·snapshotStatus로 어느 버전이 쓰였는지 확인할 수 있습니다.분석 수명주기
분석은 비동기입니다. 요청은
202 Accepted와 analysisId를 즉시 돌려주고, 결과는 GET /analyses/:analysisId를 폴링해 받습니다. 같은 프로파일에서 분석이 진행 중이면 새 분석 요청은 409로 거부됩니다.
분석을 실행하려면 프로파일의 모든 아이템이 ACTIVE 상태여야 합니다.
판정 값 세 가지
분석 결과에는 서로 다른 층위의 판정이 함께 들어 있습니다. 후속 처리를 분기할 때는 최상위verificationStatus를 쓰세요.
Analysis Score
분석이 정의된 대로 얼마나 완결되게 수행됐는지를 0–100으로 나타냅니다. AI의 확신도가 아닙니다. API에서는confidence 객체로 제공됩니다.
점수 구간에 따라
HIGH(80–100) · MEDIUM(65–79) · LOW(0–64) 등급이 붙습니다. confidenceScore(0–1)는 이와 별개로 에이전트가 남긴 확신도이며 비어 있을 수 있습니다.
출력 스키마와 추출 데이터
출력 스키마는 워크플로우마다 정의하는 JSON Schema입니다. 분석 결과의extractedData는 이 구조를 그대로 따르며, 말단 필드마다 값과 판정 사유가 함께 내려옵니다.
크레딧
프로젝트의 크레딧 사용량은 세 카테고리로 집계됩니다.
내역은 대시보드의 크레딧 사용량 탭에서 확인합니다.
다음 단계
빠른 시작
프로젝트 생성부터 첫 분석 결과 읽기까지.
분석 결과 읽기
extractedData 봉투, 미추출 사유, 감사 로그 해석.