Text2SQL: 예약 어시스턴트를 위한 기술 탐구

안녕하세요. 오늘은 회사 업무를 진행하면서 Text2SQL에 대해 얻은 인사이트를 짧게 적어보고자 합니다.

 

관심을 가지게 된 이유

Text2SQL 기술은 회사에서 개발 중인 서비스인 예약 어시스턴트를 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. GPT-4와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 자연어를 잘 처리하지만, 이것만으로 완벽히 정형화된 SQL 쿼리로 변환하는 데는 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 Text2SQL 기술을 도입하여, 자연어로 입력된 사용자 요청을 정확한 SQL 쿼리로 변환하고 데이터베이스에서 적절한 정보를 추출할 수 있게 되었습니다. 또한 이 기술을 통해 시스템의 안정성과 정확성을 확보할 수 있었습니다.

 

개인적인 소감

Text2SQL 기술을 탐구하고 적용해보면서, 자연어를 데이터베이스 쿼리로 변환하는 과정의 복잡성과 그 활용 가능성에 대해 알게 되었습니다. 이러한 기술은 AI 시스템을 더 직관적이고 효율적으로 만들 수 있는 중요한 발전이라고 느끼며, 앞으로 더 많은 분야에 응용될 수 있을 것이라고 확신합니다.

 

핵심 도전 과제와 해결 방법

Text2SQL의 주요 도전 과제는 사용자의 자연어 요청을 데이터베이스 쿼리로 정확하게 변환하는 것입니다. 이 과정은 두 가지 주요 단계로 나눠볼 수 있습니다:

1. 질문 표현: 자연어로 작성된 질문을 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 단계입니다. 이 때 데이터베이스 스키마를 정확히 이해하고, 이를 기반으로 질문을 해석해야 합니다. 프롬프팅 및 요약 Task를 진행하며 사용자의 질문을 1차적으로 정제해주는 작업을 진행했습니다.
2. 쿼리 생성: 질문을 정확히 해석한 후, 이를 바탕으로 SQL 쿼리를 생성하여 데이터베이스에 요청을 보내고 결과를 얻는 단계입니다. 이 과정에서 LLM이 출력하는 결과를 우리가 원하는 형태로 명확히 고정하는 것이 중요했습니다.

최근 대형 언어 모델(LLM)의 발전과 함께, 학습이 적은 환경에서의 Fine-Tuning(LR-SQL)이나 스키마 표현 모델을 활용한 접근법이 Text2SQL의 성능을 높이는 데 크게 기여하고 있습니다​. 또한, Few-Shot Learning 방식을 통해 몇 가지 예시만으로 모델이 올바른 패턴을 학습하게 되어, 더욱 효율적인 쿼리 생성이 가능해졌습니다. 이런 방식들은 특히 실시간 시스템에서 사용자 쿼리를 빠르고 정확하게 처리하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

 

주요 배운 점

1. LLM과 Text2SQL의 통합: 대형 언어 모델을 Text2SQL 작업에 활용하는 것이 매우 유용하며, 자연어를 데이터베이스 쿼리로 변환하는 과정이 더욱 효율적이고 직관적입니다.
2. 데이터 표현의 중요성: 데이터베이스 스키마와 사용자 요청을 정확히 표현하는 것이 SQL 쿼리를 생성하는 데 필수적입니다.
3. Fine-Tuning과 Few-Shot Learning: 학습이 적은 환경에서도 효율적으로 작동할 수 있도록 하는 Fine-Tuning 기법과 Few-Shot Learning 기술이 Text2SQL 성능을 크게 향상시킵니다.

미래 계획

현재 GPT-4를 이용해 쿼리 생성을 처리하고 있지만, 향후 오픈 소스 LLM을 활용하여 비용 효율성을 높이고 더 많은 커스터마이징이 가능하도록 할 계획입니다. 또한, 데이터베이스 스키마 표현 방식을 더욱 최적화하여 다양한 사용자 쿼리에 유연하게 대응할 수 있도록 할 예정입니다.

 

결론

Text2SQL 기술은 예약 시스템과 같은 실시간 응답을 요구하는 애플리케이션에 매우 중요한 기술입니다. LLM을 통한 쿼리 생성을 통해 자연어로 표현된 사용자 요청을 정확하게 처리할 수 있으며, 시스템의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다.

 

참고

​https://ar5iv.org/pdf/2308.15363

https://ar5iv.org/pdf/2410.11457

https://ar5iv.org/pdf/2308.15363