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당근페이의 Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL로 완성하는 데이터 혁신, Part 2: 데이터 수집과 관리, 향후 계획
두줄요약
당근페이는 Bedrock 기반 Text-to-SQL에서 메타데이터와 샘플 쿼리, 용어 사전을 체계적으로 수집·관리하는 방식을 소개했습니다. 또한 검색 최적화와 SFT, MCP 확장으로 정확도와 활용 범위를 넓혀갈 계획을 공유했습니다.
핵심 내용
- Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL 브로쿼리의 데이터 수집·관리 방식과 향후 계획 정리
- 메타데이터를 비즈니스, 기술, 운영 정보로 나누어 중앙 저장소와 RAG 검색에 활용
- dbt YAML, 거버넌스 포털, ENUM 보강, 샘플 쿼리 자산화, 용어 사전 구축으로 정확도 개선
- Retrieval 최적화, SFT, 평가 체계 고도화, MCP 확장 등으로 발전 방향 제시
