BatchDAG는 LLM이 SQL 쿼리, 시맨틱 검색, 인메모리 변환, 병렬 팬아웃 등의 연산으로 이뤄진 타입 지정 DAG 실행 계획을 생성하고, 결정론적 엔진이 위상 웨이브 병렬성으로 이를 실행하는 기업 데이터 분석 시스템이다. 엔티티 단위 배칭으로 LLM 호출을 최대 47배 줄였고, 12개 회의록 분석 쿼리 실험에서 품질 3.74/5로 전문가 설계 파이프라인(3.25)과 ReAct 에이전트(3.09, p<0.01)를 앞섰으며 근거 제시율도 77%로 우수했다. 구조화된 JSON 중간 결과는 산문 요약 대비 환각을 27% 줄였고, 플래너의 유효 DAG 생성률은 300회 호출에서 98.8%였다. Brevian.ai 프로덕션에서 5만 건 이상 회의 데이터를 60초 내, 쿼리당 $0.02~0.24에 처리해, 수작업 파이프라인 여러 개를 자연어 기반 단일 오케스트레이션 계층으로 대체할 수 있음을 보였다.

• •LLM이 타입 지정 DAG 실행 계획을 생성하고 결정론적 엔진이 위상 웨이브 병렬로 실행하는 구조
• •엔티티 단위 배칭으로 LLM 호출 최대 47배 감소
• •품질 3.74/5로 전문가 파이프라인(3.25)과 ReAct 에이전트(3.09) 상회, 증거 제시율 77%
• •구조화 JSON 중간 결과가 산문 요약 대비 환각 27% 감소, 유효 DAG 생성률 98.8%
• •Brevian.ai 프로덕션에서 5만 건 이상 회의 데이터를 60초 내, 쿼리당 $0.02~0.24에 처리