SQL 합성을 SQL 검색으로 대체하는 Text-to-SQL 접근법

Abstract

Text-to-SQL 은 데이터베이스 접근을 대중화하는 중요한 도구로 부상했지만, 현재 접근 방식은 일관성, 신뢰성, 성능 최적화, 활용성 측면에서 여러 과제에 직면해 있다. 본 논문에서는 Text-to-SQL 작업을 위한 새로운 SQL 검색 기반 방법을 소개한다. 제안 접근법은 데이터베이스의 최적화 방식 중 일부가 유사한 SQL 이 재사용 될 확률에 근거한다는 점에 기반하며, SQL 을 생성하지 않고 대규모 언어 모델을 활용하여 탐색한다. Spider 데이터셋과 Llama3-70B 모델로 92.9%의 일치 정확도를 달성하였고, 특히 SQL 쿼리 복잡도 대비 안정적인 성능을 보인다. 우리의 실험은 검색 방식의 활용 가능성을 보여준다. 이 SQL 검색 기반 방법은 실제 환경에서 실용적인 Text-to-SQL 적용 방향을 제시한다.