RAG 기반 Schema Retrieval로 구현한 Production-grade Text-to-SQL 파이프라인

Context

비기술 직군의 데이터 요청으로 인한 엔지니어의 반복적인 SQL 쿼리 작성 리소스 낭비 발생. 단순 LLM 프롬프트 방식은 대규모 테이블 환경에서 Context Window 초과 및 낮은 쿼리 정확도라는 한계 노출.

Technical Solution

• 전체 Schema Dump 대신 Vector Embedding을 통한 RAG 구조의 Schema Retrieval 도입으로 관련 테이블만 추출
• 전문 용어 및 도메인 규칙 학습을 위해 Few-shot Examples와 명시적 Guardrail을 포함한 Prompt Assembly 설계
• Cartesian Join으로 인한 시스템 다운 방지를 위해 EXPLAIN 비용 체크 및 statement_timeout 설정 적용
• 데이터 무결성 및 보안 확보를 위한 Read-only Role 부여와 LIMIT 1000 강제 제약 조건 수립
• 모호한 질문에 대한 잘못된 쿼리 생성 방지를 위해 JSON 기반의 Clarification Escape Hatch 로직 구현
• 결과 신뢰성 확보를 위해 최종 데이터와 함께 생성된 SQL 쿼리를 사용자에게 투명하게 공개하는 인터페이스 구축