인간의 '왜?'라는 질문이 LLM을 통해 기계가 이해하는 언어로 번역됩니다.The human question of 'Why?' is translated by an LLM into a language the machine can understand.
우리가 던지는 비즈니스 질문과 데이터베이스가 이해하는 언어(SQL) 사이에는 본질적인 의미의 간극이 존재합니다. 예를 들어, “어제 가입한 신규 사용자 중 특정 상품을 구매한 사람들의 연령 분포는?” 이라는 질문은, 데이터베이스 입장에서는 JOIN, WHERE, GROUP BY 같은 구조적 구문으로 번역되어야만 이해할 수 있습니다.
A fundamental semantic gap exists between the business questions we ask and the language a database understands (SQL). For example, a question like, “What is the age distribution of new users who signed up yesterday and purchased a specific product?” must be translated into structured clauses like JOIN, WHERE, and GROUP BY for a database to comprehend it.
1. 실제 구현을 위한 기술 아키텍처
1. Technical Architecture for Real-World Implementation
전체 흐름은 다음과 같습니다: [사용자] → [① 사용자 UI] → [② 백엔드 서버] ↔ [③ LLM API] → [④ Redash API] → [⑤ BigQuery]
The overall flow is as follows: [User] → [① User UI] → [② Backend Server] ↔ [③ LLM API] → [④ Redash API] → [⑤ BigQuery]
사용자 UI:User UI:사용자가 자연어 질문을 입력하는 전용 웹 인터페이스A dedicated web interface for users to input natural language questions.
백엔드 서버 (오케스트레이터):Backend Server (Orchestrator):전체 흐름을 제어하는 두뇌. LLM 호출 및 Redash API 연동 담당The brain that controls the entire flow, handling LLM calls and Redash API integration.
LLM API (번역기):LLM API (Translator):백엔드로부터 질문 + 스키마 정보를 받아 정밀한 BigQuery SQL로 변환Receives questions and schema information from the backend to translate them into precise BigQuery SQL.
Redash API (실행 및 시각화):Redash API (Execution & Visualization):생성된 SQL을 Redash로 전송하고 결과를 시각화Sends the generated SQL to Redash for execution and visualizes the results.
BigQuery (데이터 소스):BigQuery (Data Source):실제 쿼리가 실행되는 데이터 웨어하우스The data warehouse where the actual query is executed.
교육 목적의 설명 영상입니다. 클릭 시 플레이어가 로드됩니다.This is an instructional video. The player will load upon clicking.
2. 핵심 과제: 스키마 인식과 의미 매핑
2. Core Challenge: Schema Awareness and Semantic Mapping
이 구조의 성공은 LLM이 데이터 스키마를 얼마나 잘 이해하고 자연어 개념을 정확히 SQL로 매핑하느냐에 달려 있습니다.
The success of this architecture depends on how well the LLM understands the data schema and accurately maps natural language concepts to SQL.
예를 들어, WHERE DATE(signup_timestamp) = CURRENT_DATE() - 1 같은 쿼리를 정확히 생성하도록 LLM을 프롬프트 엔지니어링이나 라이트 파인튜닝을 통해 유도해야 합니다. 이는 단순한 기술 구현을 넘어 의미 기반 해석 능력을 요구하는 작업입니다.
For instance, the LLM must be guided through prompt engineering or light fine-tuning to accurately generate queries like WHERE DATE(signup_timestamp) = CURRENT_DATE() - 1. This task requires more than just technical implementation; it demands a capacity for semantic interpretation.
3. 실전에서 마주치는 복잡한 과제들
3. Complex Challenges in Practice
쿼리 검증 및 비용 최적화:Query Validation & Cost Optimization:생성된 SQL의 성능과 비용을 백엔드에서 검증하는 로직 필요Logic is needed on the backend to validate the performance and cost of the generated SQL.
질문 모호성 해결:Resolving Ambiguity:예) “인기 있는 상품” 같은 표현을 해석하기 위한 정책 수립 필요Policies must be established to interpret ambiguous phrases like “popular products.”
데이터 거버넌스와 보안:Data Governance & Security:백엔드는 사용자 권한을 확인하고 데이터 접근을 통제하는 관문 역할 수행The backend acts as a gateway, verifying user permissions and controlling data access.
