LLM과 SQL

기업 데이터의 대부분은 여전히 SQL 데이터베이스에 저장되어 있으며, LLM을 통해 자연어로 이를 조회할 수 있는 시대가 열렸다. 그러나 LLM이 SQL을 작성할 때 존재하지 않는 테이블이나 필드를 지어내는 환각(Hallucination) 문제가 주요 장애물이다.

이 문제를 해결하기 위해 데이터베이스의 실제 구조를 LLM에 제공해야 하지만, 방대한 데이터 양으로 인해 컨텍스트 윈도우 제한에 부딪히게 된다. 또한 LLM이 작성한 SQL이 오류를 내거나 예상치 못한 결과를 반환할 경우를 대비한 검증 과정도 필수적이다.

LangChain 팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 스키마를 효과적으로 설명하는 방법과 출력 크기를 제한하는 전략 등 실무적인 팁을 공유한다. 이를 통해 LLM이 현실에 기반한 유효한 SQL 쿼리를 생성하도록 돕는 것이 핵심이다.