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Text-to-SQL은 시작일 뿐 — 워크플로우형 데이터 분석 에이전트를 만들어본 회고
자연어 질문을 SQL·차트·인사이트로 잇는 멀티 에이전트를 직접 만들며 배운 것들. 결정론적인 건 코드로, 비결정론적인 것만 LLM에 맡기는 하이브리드 워크플로우로 값싼 모델로도 고성능 LLM+ReAct 구성과 거의 동등한 결과를 낸 개발 회고.
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![[NL-to-SQL] Side Quest: Textual TUI에서 Jupyter Notebook으로 갈아타기](https://objectstorage.ap-chuncheon-1.oraclecloud.com/n/axjvrbminfbt/b/thingk0-blog/o/posts%2Fnl-to-sql-tui-to-jupyter%2Fthumbnail.webp)
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[NL-to-SQL] Side Quest: Textual TUI에서 Jupyter Notebook으로 갈아타기
Quest 2의 Textual TUI를 Quest 3 RAG 비교 들어가기 전에 Jupyter Notebook으로 옮긴 이유와 노트북 셀 구성 정리. 직관성·실험 반복성·공유성 세 축으로 결정.
![[NL-to-SQL] Quest 2: Zero-Shot Baseline — 전체 스키마 때려박기](https://objectstorage.ap-chuncheon-1.oraclecloud.com/n/axjvrbminfbt/b/thingk0-blog/o/posts%2Fnl-to-sql-quest-2%2Fthumbnail.webp)
AI 엔지니어링 NL-to-SQL Agent
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[NL-to-SQL] Quest 2: Zero-Shot Baseline — 전체 스키마 때려박기
RAG 없이 전체 스키마를 프롬프트에 주입해서 SQL을 생성하는 Naive Baseline 구축. Textual TUI로 반복 테스트 환경까지 만들고, 20개 질문에서 Execution Accuracy 100%를 기록했습니다.
![[NL-to-SQL] Quest 1: 환경 세팅 + DB + 시맨틱 레이어 + pgvector RAG](https://objectstorage.ap-chuncheon-1.oraclecloud.com/n/axjvrbminfbt/b/thingk0-blog/o/posts%2Fnl-to-sql-quest-1%2Fthumbnail.webp)
AI 엔지니어링 NL-to-SQL Agent
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[NL-to-SQL] Quest 1: 환경 세팅 + DB + 시맨틱 레이어 + pgvector RAG
PostgreSQL + pgvector 환경을 만들고, Snowflake 스타일 시맨틱 레이어 YAML을 엔티티 단위로 분해해서 Solar Embedding으로 적재하기까지
AI 엔지니어링 NL-to-SQL Agent
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자연어로 데이터베이스에게 말 걸기 — NL-to-SQL 에이전트 만들기
공공데이터를 PostgreSQL에 적재하고, 시맨틱 레이어 + pgvector RAG + LLM으로 자연어를 SQL로 변환하는 에이전트를 단계적으로 구현하는 프로젝트 시작
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읽어주셔서 고맙습니다.