Text2SQL, 왜 자꾸 틀릴까? 오류 해결의 핵심은?

Text2SQL의 주요 오류는 스키마 오류와 의미 오류로, 전체 오류의 절반 이상을 차지한다. 구체적으로, 존재하지 않는 컬럼 호출이나 잘못된 JOIN이 빈번하게 발생한다. 따라서, 데이터베이스 스키마에 대한 정확한 이해가 Text2SQL 성능 향상의 핵심이다.

MapleRepair는 규칙 기반 감지와 LLM 보조 활용을 통해 오류를 효율적으로 수정한다. 기존 방식 대비 수정 성공률 13.8% 향상을 달성했으며, 오수리 현상을 거의 제거했다. 반면, LLM 호출 빈도를 줄여 오버헤드 67.4% 감소 효과를 얻었다.

Text2SQL 시스템 구축 시, 규칙 기반 오류 탐지를 우선 적용하고, 복잡한 경우에만 LLM을 활용하는 하이브리드 방식을 권장한다. 특히, 스키마 정보 캐싱과 데이터 리니지를 활용한 룰 기반 필터링은 오류 감소에 효과적이다.