이 게시물은 티오더의 Text2SQL 에이전트 티스푼 구현 사례입니다.

핵심 개요

• 대화형 자연어 데이터 조회 에이전트 구축 목표: 자연어 질문으로 사내 데이터 조회, Human-in-the-Loop 이중 승인, 멀티턴 세션 관리 및 자동 에스컬레이션
• 아키텍처 요약: LangGraph StateGraph 기반 워크플로우, Amazon Bedrock(Claude)로 LLM 추론 및 임베딩, Amazon Athena로 EXPLAIN 검증 및 실행, Amazon S3 Vectors를 RAG 벡터 스토어로 사용
• RAG 4-Stage 검색 파이프라인: 스키마 검색 → 쿼리 패턴/JSON 필드 검색 → 누락 스키마 백필 → 용어사전 보강
• SQL 파이프라인과 가드레일: EXPLAIN 기반 구문 검증, 에러 분석 후 재검색·재생성(최대 3회), 동작 제한 및 도메인 검증 등 코드 레벨 강제
• 운영상 이슈 및 해결책: 의도 분류 few-shot 개선, current_date 고정으로 날짜 핸들링 보완, Stage3로 RAG 의존성 누락 해결