자연어 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환해서 비전문가도 데이터베이스를 조회할 수 있게 해주는 기술. BI 도구와 데이터 팀의 부담을 줄이는 핵심 AI 응용이다.
"지난달 가장 많이 팔린 상품 10개 보여줘"를 SQL로 쓰려면 테이블 구조를 알고 쿼리 문법도 알아야 한다. Text-to-SQL은 자연어 질문을 받아서 해당 데이터베이스의 스키마에 맞는 SQL을 자동 생성한다. 스키마 정보를 LLM에 함께 제공하는 것이 핵심이고, 테이블명·컬럼명·관계를 맥락으로 주면 꽤 복잡한 쿼리도 정확하게 생성된다.
내부 데이터 분석 도구를 만들 때 Text-to-SQL 인터페이스를 추가하면 SQL 모르는 팀원도 데이터를 조회할 수 있다. 구현 방법은 시스템 프롬프트에 데이터베이스 스키마를 포함시키고 사용자 질문과 함께 LLM에 전달하는 것이다. 생성된 SQL을 실행하기 전에 항상 검증 단계를 두는 것이 중요한데, 테이블이 없거나 잘못된 조건이 포함될 수 있기 때문이다. sqlglot 같은 라이브러리로 SQL 파싱 후 실행하는 패턴이 안전하다.