Text2SQL 기반 데이터 분석 서비스 InsightLens 개발기
두줄요약
Text2SQL 기반 InsightLens로 자연어만으로 SQL을 생성하는 서비스를 개발했습니다.\nRAG와 에이전트 설계를 통해 참조 데이터 품질과 운영 개선에 집중했습니다.
핵심 내용
- Text2SQL 기반 AI 에이전트 InsightLens 개발기
- 자연어 질문을 SQL로 변환해 비개발 직군의 데이터 조회 장벽을 낮추는 서비스
- LLM과 RAG를 결합해 스키마, Q&A, 정책 데이터를 참조하며 쿼리 생성 품질을 높이는 구조
문제 상황
- 현업의 데이터 요청이 Jira 기반 수동 조율에 의존해 시간 지연과 커뮤니케이션 비용 발생
- SQL 비숙련자의 요구사항이 불명확해 반복 피드백과 며칠 단위 대기가 잦음
- 기존 데이터 추출 담당자는 유사 쿼리 찾기와 스키마 파악에 많은 시간 소요
해결 방법
- PoC로 프론티어 모델의 Text2SQL 가능성을 검증하고 참조 데이터 품질 개선에 집중
- Q&A 데이터셋, 테이블 스키마, 정책 데이터를 표준화해 Vector Store에 축적
- 의도 분류, 질문 정제, 키워드 추출, 검색, SQL 생성으로 이어지는 LangGraph 기반 에이전트 설계
성능/운영 포인트
- Reranker로 벡터 검색 결과를 재정렬해 관련성 높은 문서만 선별
- 사용자 검증 쿼리를 정답 데이터로 축적해 검색·생성 품질을 지속 개선
- 스키마 변경과 정책 변경을 주기적으로 반영해 최신성 유지





