Text-to-SQL

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) 구축기의 자체 테스트에서 정확도가 65%에서 85%로 올랐습니다. 기준은 생성한 SQL을 BigQuery에서 실행해 정답 쿼리와 같은 결과가 나오는 비율입니다. 테스트 환경의 테이블은 154개였습니다. 할루시네이션은 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 LLM을 뜻합니다. Text-to-SQL을 구현하는 모델 선택지 중 하나이고, 같은 말이 아닙니다.