데이터베이스

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예시

“부서별 이번 분기 매출 비교해줘”

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NL-to-SQL 파이프라인

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지원 데이터베이스

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데이터베이스 연결

1

새 연결 생성

워크스페이스 > 데이터베이스 > ”+ 새 연결” 클릭 후 기본 정보를 입력합니다.

필드	설명	예시
이름	연결 표시 이름	”매출 분석 DB”
설명	데이터베이스 용도	”영업팀 매출 데이터”
DB 유형	데이터베이스 종류	PostgreSQL

2

접속 정보 입력

데이터베이스 접속에 필요한 정보를 입력합니다.공통 필드:

필드	설명
호스트	DB 서버 주소
포트	접속 포트
데이터베이스명	접속할 DB 이름
사용자명	DB 계정
비밀번호	DB 비밀번호

DB 유형별 추가 필드

DB 유형	추가 필드	설명
Snowflake	Account, Warehouse, Role, Schema	Snowflake 계정 식별자, 사용 웨어하우스, 역할, 스키마
PostgreSQL	Schema	스키마 이름 (기본: public)
MSSQL	Schema	스키마 이름 (기본: dbo)
SQLite	Database (파일 경로)	호스트/포트/인증 불필요, DB 파일 경로만 입력
BigQuery	Project ID, Dataset, Service Account JSON	GCP 프로젝트 ID, 기본 데이터셋, 서비스 계정 키(JSON 붙여넣기). 호스트/포트/사용자명·비밀번호 불필요

3

연결 테스트

“연결 테스트” 버튼을 클릭하여 접속을 확인합니다.

4

테이블 선택

연결 성공 후 AI가 참조할 테이블을 선택합니다.

민감한 정보(개인정보, 비밀번호 등)가 포함된 테이블은 반드시 제외하세요. 선택된 테이블은 AI가 조회할 수 있습니다.

5

스키마 설명 추가 (선택)

테이블과 컬럼에 대한 한국어 설명을 추가합니다. 설명이 상세할수록 AI가 더 정확한 SQL을 생성합니다.

AI 자동 추출 기능을 사용하면 테이블 구조, 컬럼 설명, 샘플 Q&A를 LLM이 자동 생성합니다. 수동으로 작성하지 않아도 되지만, 자동 생성 결과를 검토하고 보정하면 정확도가 더 높아집니다.

스키마 설명 예시

테이블: orders
설명: 주문 내역 테이블
컬럼:
- order_id: 주문 고유 번호
- customer_id: 고객 ID (customers 테이블 참조)
- order_date: 주문 일시
- total_amount: 총 주문 금액 (원)
- status: 주문 상태 (pending/confirmed/shipped/delivered)

6

도구 설명 설정 (선택)

에이전트가 이 데이터베이스를 언제, 어떻게 활용할지 안내하는 도구 설명을 작성합니다.AI 자동 생성: 도구 설명 입력란 옆의 자동 생성 버튼을 클릭하면, 연결된 테이블 구조와 컬럼 정보를 분석하여 AI가 도구 설명을 자동 작성합니다.

도구 설명 예시

이 데이터베이스는 영업팀의 주문, 고객, 재고 정보를 담고 있습니다.
매출 분석, 고객 조회, 재고 현황 확인 등의 질문에 활용하세요.
주문 테이블(orders)과 고객 테이블(customers)을 JOIN하여
고객별 구매 내역을 조회할 수 있습니다.

도구 설명이 정확할수록 에이전트가 여러 데이터베이스 중 적절한 것을 선택하는 정확도가 높아집니다.

7

접근 권한 설정

데이터베이스 사용 권한을 설정합니다.

옵션	설명
공개	모든 사용자가 사용 가능
비공개	본인만 사용 가능
그룹/조직 지정	특정 그룹 또는 조직만 사용 가능

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AI가 SQL을 생성하는 흐름

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메모리 시스템

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SQL Memory가 핵심

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Documentation 활용

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데이터 시각화

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데이터베이스 조회

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에이전트에 연결

1. 에이전트 편집 화면에서 “데이터베이스” 섹션의 ”+ 추가” 클릭
2. 연결할 데이터베이스 선택
3. 저장

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채팅에서 사용

사용자: 지난 분기 대비 이번 분기 매출 성장률은?

AI: 분기별 매출을 분석했습니다:

| 분기 | 매출액 | 전분기 대비 |
|------|--------|------------|
| Q4 2024 | ₩12.5억 | - |
| Q1 2025 | ₩14.2억 | +13.6% |

이번 분기 매출은 전분기 대비 13.6% 성장했습니다.
주요 성장 요인: 신규 고객 유치(+23%), 기존 고객 재구매율 상승(+8%)

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질문 예시

- 이번 달 매출 얼마야?
- 지난주 일별 매출 추이 보여줘
- 매출 TOP 10 고객 알려줘
- 제품 카테고리별 매출 비중은?

- 이번 달 신규 가입 고객 수는?
- VIP 고객 목록 보여줘
- 최근 3개월간 구매하지 않은 고객은?
- 고객 지역별 분포 알려줘

- 재고가 10개 미만인 상품 알려줘
- 이번 주 입고 예정 상품은?
- 재고 회전율이 낮은 상품 TOP 5는?

- 부서별 인원 현황 보여줘
- 이번 달 입사/퇴사자 수는?
- 평균 근속연수는?

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SQL 실행 결과 확인

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DB 방언 차이

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핵심 차이 비교

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시스템 자동 보정 vs 사용자 책임

• 대시보드 기간 필터($st/$ed 플레이스홀더): DB별 날짜 리터럴로 자동 변환
• 지식 그래프 값 추출 시 식별자 인용: DB별 따옴표 자동 선택
• AI에 전달되는 시스템 프롬프트에 DB별 dialect 규칙 동적 주입 (LIMIT, 날짜, 식별자 등)

• 자연어 쿼리에 한글·특수문자 컬럼명을 직접 적을 때 — AI가 따옴표를 누락하면 실패할 수 있음
• Oracle 빈 문자열 비교 (아래 Oracle 특이점 섹션 참조)
• 복잡한 윈도우 함수·CTE 같은 고급 SQL은 DB별 지원 차이가 있어 AI 생성 결과 검증 필요

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Oracle DB 특이점

-- ❌ 모두 잘못된 패턴 (Oracle)
WHERE col <> ''
WHERE col = ''
WHERE TRIM(col) <> ''

-- ✅ NULL 검사로 대체
WHERE col IS NOT NULL
WHERE TRIM(col) IS NOT NULL

-- ❌ Oracle에서 실패
WHERE created_at >= '2026-04-01'

-- ✅ Oracle 권장
WHERE created_at >= TO_DATE('2026-04-01', 'YYYY-MM-DD')

-- ❌ Oracle은 INTERVAL '1 day' 미지원
WHERE created_at >= SYSDATE - INTERVAL '1 day'

-- ✅ Oracle 권장
WHERE created_at >= SYSDATE - 1

-- ❌ Oracle 실패
SELECT plant_code AS 공장코드 FROM plants

-- ✅ Oracle 권장
SELECT plant_code AS "공장코드" FROM plants

-- ❌ Oracle 12c 미만 또는 잘못된 사용
SELECT * FROM users LIMIT 10

-- ✅ Oracle 12c+
SELECT * FROM users FETCH FIRST 10 ROWS ONLY

-- ✅ Oracle 11g 호환 (서브쿼리)
SELECT * FROM (SELECT * FROM users) WHERE ROWNUM <= 10

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보안

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읽기 전용

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자격 증명 보호

• 데이터베이스 비밀번호는 암호화하여 저장합니다
• 연결 정보는 접근 권한이 있는 사용자만 확인할 수 있습니다

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베스트 프랙티스

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데이터베이스 계정 설정

1. 전용 계정 생성: AI 전용 읽기 전용 계정을 만드세요
2. 최소 권한 부여: 필요한 테이블에 대해서만 SELECT 권한을 부여하세요
3. 쿼리 제한: 타임아웃과 결과 행 수 제한을 설정하세요

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테이블 선택

1. 필요한 것만 선택: 모든 테이블을 연결하면 AI가 혼란스러워질 수 있습니다
2. 민감 데이터 제외: 개인정보, 비밀번호가 포함된 테이블은 반드시 제외하세요
3. 관련 테이블 함께 선택: JOIN이 필요한 테이블은 함께 선택하세요

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스키마 설명 작성

1. 한국어 설명 권장: 업무 용어를 사용하여 테이블과 컬럼을 설명하세요
2. 비즈니스 컨텍스트 추가: “status” 컬럼의 가능한 값과 의미를 기술하세요
3. 테이블 관계 명시: 외래 키 관계와 JOIN 조건을 설명하세요

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트러블슈팅

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FAQ

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관련 페이지