로컬 LLM 기반 NL2SQL 구축 시 직면하는 기술적 병목과 해결책

요약

오픈소스 데이터베이스 클라이언트 개발팀이 로컬 LLM을 SQL 어시스턴트로 활용하며 겪은 문제점과 실무적 교훈을 공유했다. 상용 API와 달리 로컬 환경의 7B 또는 8B 모델은 4k~8k 수준의 제한된 컨텍스트 윈도우를 가지므로, 스키마 선택 단계에서의 정확도가 전체 성능을 결정짓는 핵심 요소로 작용한다. 특히 수백 개의 테이블 스키마를 한 번에 입력할 수 없어 관련 없는 테이블이 포함될 경우 모델이 잘못된 추론을 할 확률이 높다. 따라서 로컬 모델 환경에서는 대규모 데이터베이스 구조를 효과적으로 필터링하여 컨텍스트에 넣는 전략이 필수적이다. 이 경험은 로컬 환경에서 NL2SQL을 구현할 때 흔히 간과되는 실패 모드를 보여준다.

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