허깅페이스, 스프레드시트 기반 AI 데이터 도구 'AI Sheets' 공개

AI Sheets는 Hugging Face가 공개한 오픈소스 노코드 도구다. 엑셀 같은 스프레드시트 화면에서 다양한 오픈소스 AI 모델을 호출해 데이터셋을 손쉽게 구축, 정제, 평가할 수 있다.

무엇을 할 수 있나

AI Sheets의 핵심은 간단하다. 데이터 테이블 위에서 프롬프트를 작성해 새로운 열을 추가하고, 행 단위로 AI 모델을 실행하는 방식이다.

기존 데이터를 다룰 때는 XLS, TSV, CSV, Parquet 형식의 파일을 최대 1,000행까지 업로드할 수 있다. 데이터가 전혀 없는 상태라면 자연어로 만들고 싶은 데이터를 설명하기만 해도 된다. 가령 가상의 스타트업 이름과 업종, 슬로건을 만들어달라고 입력하면 기본 5행의 데이터가 자동 생성된다. 이후 스프레드시트에서 하단으로 셀을 드래그하면 행이 계속 늘어나며, 지브리 스타일의 이미지 열까지 함께 생성할 수 있다.

새로운 열을 추가할 때는 기존 열의 변수를 프롬프트에 넣어 처리한다. 특정 텍스트를 요약하거나 분류하는 작업은 물론, 웹 검색 기능을 켜면 주소 데이터에 맞는 우편번호를 인터넷에서 직접 찾아 채워 넣는 작업도 가능하다.

가장 눈에 띄는 기능은 대화형 퓨샷 피드백이다. 생성된 결과물이 마음에 들지 않을 때 프롬프트를 길게 다시 쓸 필요 없이, 셀을 더블클릭해 직접 내용을 수정하거나 마음에 드는 셀에 좋아요를 누르면 된다. 시스템이 수정되거나 추천받은 셀을 자동으로 Few-shot 예시로 변환해 다음 생성 과정에 반영한다.

모델 성능 비교용으로도 유용하다. 서로 다른 열에 Qwen과 gpt-oss 등 여러 오픈 모델을 각각 지정해 결과를 나란히 뽑은 뒤, 또 다른 열에 판사 역할을 하는 LLM 프롬프트를 걸어 두 모델의 결과물을 자동으로 비교·평가하게 만들 수 있다.

어떻게 쓸 수 있나

진입 장벽은 거의 없다.

별도 설치 없이 바로 써보고 싶다면 Hugging Face Spaces의 공식 페이지(huggingface.co/spaces/aisheets/sheets)에 접속해 무료로 실행할 수 있다.

로컬 환경에서 직접 구동하거나 비공개 데이터를 처리해야 한다면 GitHub의 huggingface/sheets 저장소에서 오픈소스 코드를 받아 실행하면 된다. Hugging Face Hub에 등록된 수많은 오픈 모델을 인퍼런스 프로바이더를 통해 자유롭게 연결할 수 있고, 로컬에 띄운 모델과 연동하는 것도 가능하다.

작업을 마친 데이터셋은 Hugging Face Hub로 바로 내보낼 수 있다. 이때 프롬프트와 수정된 퓨샷 데이터가 포함된 YAML 설정 파일이 함께 생성된다. 스프레드시트의 1,000행 제한을 넘어 대용량 데이터를 처리해야 할 때는 공식 제공되는 HF Jobs 스크립트에 이 설정 파일만 넘겨주면 백그라운드 파이프라인으로 대규모 생성 작업을 돌릴 수 있다.

왜 중요한가

지금까지 LLM으로 데이터를 대량 가공하거나 모델을 벤치마킹하려면 파이썬 스크립트를 직접 짜서 API를 호출해야 했다. AI Sheets는 이 진입 장벽을 완전히 허물고 누구나 익숙한 스프레드시트 안에 모델 실행 환경을 옮겨놓았다.

셀을 직접 고치는 행위 자체가 즉시 퓨샷 프롬프트로 전환되는 사용자 경험은 매우 직관적이며, 프롬프트 엔지니어링에 드는 피로를 크게 덜어준다. UI 내에서 다룰 수 있는 크기는 1,000행 수준으로 제한되지만, 소규모 합성 데이터 생성, 프롬프트 디버깅, 오픈 모델 성능 비교를 자주 하는 개발자나 기획자라면 지금 바로 써볼 만한 실용적인 도구다.