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AI Text-to-SQL

자연어를 SQL로 변환하는 NL2SQL 기능 사용법을 안내합니다.

AI 에이전트 채팅

사전 준비​

  • GenD에 로그인되어 있어야 합니다
  • AI Provider가 관리자에 의해 구성되어 있어야 합니다
  • 샘플 데이터가 적재되어 있어야 합니다

1단계: AI 채팅 열기​

좌측 사이드바에서 AI 메뉴를 클릭합니다. AI 채팅 인터페이스가 표시됩니다.

2단계: 자연어로 질문하기​

채팅 입력란에 한국어 또는 영어로 데이터 질문을 입력합니다.

예시 질문:

  • "서울 가맹점 매출 Top 10을 보여줘"
  • "신용점수 700 이상 고객의 월평균 결제 금액은?"
  • "어떤 MCC 코드에서 사기 비율이 가장 높아?"
  • "시간대별 거래 패턴을 분석해줘"

3단계: 생성된 SQL 확인​

AI가 RAG 검색을 통해 관련 테이블/컬럼을 찾고, SQL을 생성합니다. 생성된 SQL이 채팅 창에 코드 블록으로 표시됩니다.

팁

RAG는 스키마 메타데이터를 벡터 임베딩으로 저장하고, 질문과 유사한 테이블/컬럼을 검색하여 LLM에 컨텍스트로 제공합니다.

4단계: SQL 에디터로 전송​

생성된 SQL을 확인한 후, 에디터로 보내기 버튼을 클릭하면 SQL 에디터 탭에 쿼리가 자동으로 입력됩니다.

5단계: 쿼리 실행 및 결과 확인​

SQL 에디터에서 Ctrl+Enter(또는 Cmd+Enter)로 쿼리를 실행합니다. 결과가 하단 테이블에 표시됩니다.

6단계: 쿼리 저장​

유용한 쿼리는 Ctrl+S로 Saved Query에 저장하여 재사용할 수 있습니다.

Federation SQL 활용​

NL2SQL은 cross-catalog JOIN이 필요한 질문도 처리합니다. 예를 들어 "VIP 고객의 온라인 결제 비율"은 sourcedb.public.customers와 iceberg.card.transactions를 자동으로 JOIN합니다.

AI Agent Chat으로 수행하기​

기본 NL2SQL은 단일 질문에 대해 SQL을 생성하지만, AI Agent Chat은 플랫폼 도구를 활용하여 멀티턴 대화, 결과 필터링, 데이터 마트 생성까지 연속으로 수행할 수 있습니다. 상단 바의 AI Chat 버튼을 클릭하면 현재 화면을 유지하면서 우측에 AI 채팅 패널이 열립니다.

AI Agent Chat 사이드 패널에서 대화

대화 예시​

사용자: "tpch 카탈로그에서 국가별 주문 총액 Top 5를 보여줘"
Agent: [스키마 조회 → SQL 생성] → tpch.sf1.orders, customer, nation 테이블을 JOIN하여
  국가별 총 주문액, 주문 건수, 평균 주문 금액을 집계하는 SQL을 생성합니다.

사용자: "위 결과에서 GERMANY만 필터해줘"
Agent: [execute_query 호출] → 이전 쿼리에 WHERE n.name = 'GERMANY' 조건을 추가합니다.

사용자: "이 SQL로 데이터 마트 만들어줘"
Agent: [create_data_mart 호출] → 데이터 마트 생성에는 승인이 필요합니다.
  승인 요청을 생성할까요?
팁

AI Agent Chat은 플랫폼 도구를 활용하여 데이터 탐색, SQL 생성, 거버넌스 조회 등을 자동으로 수행합니다. 자세한 내용은 AI Agent Chat 가이드를 참조하세요.

AI 인텔리전스 도구 활용​

NL2SQL 외에도 GenD는 AI 인텔리전스 도구를 제공하여 데이터 이해를 돕습니다.

스키마 그래프​

사이드바 → 지식 & 시맨틱 → 스키마 그래프 메뉴에서 테이블 간 관계를 시각적으로 확인합니다.

스키마 그래프

  1. 상단 드롭다운에서 카탈로그 (예: tpch)와 스키마 (예: tiny)를 선택
  2. [동기화] 버튼을 클릭하여 스키마 메타데이터를 동기화
  3. 그래프에 테이블 노드가 표시됩니다 — 각 노드를 클릭하면 컬럼 목록 확인
  4. 외래 키 관계가 있는 테이블 간에는 엣지(연결선)가 표시됩니다

Tip: 스키마 그래프는 NL2SQL의 RAG 컨텍스트로도 활용됩니다. 동기화를 실행하면 AI가 더 정확한 SQL을 생성합니다.

문서 관리​

문서 화면(/ai/documents)에서 RAG 문서를 관리합니다. 수집·업로드된 문서 목록은 사이드바 → 데이터 엔지니어링 → 파일·문서 수집 의 문서 탭에서도 확인할 수 있습니다.

업로드된 문서는 AI 질의 시 컨텍스트로 활용됩니다:

  1. [문서 업로드] 버튼 클릭
  2. 마크다운, CSV, PDF 등 파일 선택
  3. 보안 등급 설정 (PUBLIC / INTERNAL / CONFIDENTIAL)
  4. 업로드 완료 후 자동 청킹 + 벡터 임베딩

비즈니스 용어집​

사이드바 → 지식 & 시맨틱 → 용어 사전 메뉴에서 비즈니스 용어를 관리합니다.

용어집

용어집에 등록된 비즈니스 용어는 NL2SQL에서 자동 참조됩니다:

  • "매출" → SUM(extendedprice) 매핑
  • "활성 고객" → WHERE status = 'active' 조건 자동 추가

용어를 등록하면 AI의 SQL 생성 정확도가 높아집니다.

다음 단계​