# Text-to-SQL

> 출처: https://retn.kr/glossary/text-to-sql/ · 수정 2026-10-26 · 리텐션 주식회사

**정의:** 사람이 일상 언어로 한 데이터 질문을 데이터베이스에서 실행할 수 있는 SQL 쿼리로 바꾸는 기술.

**다른 이름:** 자연어 SQL 변환

## 실무에서 뜻하는 것

SQL을 모르는 마케터나 MD가 "지난달 채널별 전환율"을 물으면 시스템이 쿼리를 만들어 실행합니다. 어려운 점은 회사 데이터의 맥락입니다. "가장 많이 팔린"이 주문 수인지 매출인지는 질문만으로 알 수 없습니다. 테이블 이름만 보고는 컬럼의 업무 의미를 모릅니다. Google Cloud는 스키마 맥락 검색, 모호한 질문 되묻기, 실행 전 dry run 검증을 주요 기법으로 소개합니다.

## 리텐션에서 쓴 예

[작은 LLM 모델로 85% 정확도를 달성한 Discovery Chat(Text-to-SQL) 구축기](/blog/sllm-text-to-sql/)의 자체 테스트에서 정확도가 65%에서 85%로 올랐습니다. 기준은 생성한 SQL을 BigQuery에서 실행해 정답 쿼리와 같은 결과가 나오는 비율입니다. 테스트 환경의 테이블은 154개였습니다. [[hallucination]]은 3단계로 막았습니다. 관련 테이블만 프롬프트에 넣고, 검증된 조인 경로만 쓰게 하고, 실행 전에 dry run으로 문법을 검사합니다.

## 헷갈리기 쉬운 것

이 글 제목의 sLLM은 작은 [[llm]]을 뜻합니다. Text-to-SQL을 구현하는 모델 선택지 중 하나이고, 같은 말이 아닙니다.