LLM의 64.5% 낮은 SQL 정확도를 Deterministic Compiler로 해결

Context

LLM의 확률적 생성 방식에 따른 SQL Hallucination 및 복잡한 Window Function 구현의 낮은 신뢰도 발생. 전문 개발자의 AI 신뢰도가 2.7%에 불과함에도 AI 생성 코드 비중이 42%에 달하는 검증 공백 상태의 아키텍처 한계 직면.

Technical Solution

• AI를 최종 코드 생성자가 아닌 Logic 설계 단계의 Consultant로 역할을 제한하는 구조적 분리
• 자연어로 정의된 단계별 비즈니스 로직을 입력값으로 사용하는 Deterministic Compiler 도입
• Segment 연산 등 복잡한 데이터 그룹핑 로직을 컴파일러가 표준 SQL로 변환하여 실행 결과의 일관성 확보
• AI-generated SQL의 Black Box 특성을 제거하기 위해 Intermediate Table 기반의 단계적 검증 프로세스 적용
• Window Function 및 Lead/Lag 연산을 컴파일러가 처리하여 Database 간 이식성 및 유지보수 효율 증대