식품 제조 현장을 위한 로컬 LLM 기반 SQL 질의 도구 'OpsMind' 개발기

작성자는 SQL 정확도 향상을 위해 구조화된 출력(Structured Output) 모드나 함수 호출(Function Calling)을 적용해본 경험이 있는지 커뮤니티에 의견을 구하고 있다.

• Ollama의 Modelfile을 사용하여 시스템 프롬프트에 스키마를 미리 정의하면 쿼리 시점의 프롬프트 길이를 줄일 수 있다.
• 자주 묻는 질문은 별도의 쿼리 라이브러리로 관리하여 LLM 비용과 오류를 방지하는 하이브리드 방식을 권장한다.

Text-to-SQL

— 자연어로 된 질문을 데이터베이스 쿼리 언어인 SQL로 자동 변환하는 기술이다. LLM이 데이터베이스 스키마를 이해하고 적절한 쿼리를 생성하여 비전문가도 데이터 분석을 수행할 수 있게 돕는다.

Schema Registry

— 데이터베이스의 테이블 구조와 관계 정보를 저장하고 관리하는 시스템이다. 수많은 테이블 중 질문과 관련된 항목만 선별하여 LLM의 프롬프트 길이를 최적화하고 정확도를 높이는 역할을 한다.

Modelfile

— Ollama에서 모델의 동작 방식, 시스템 프롬프트, 파라미터 등을 정의하는 설정 파일이다. 특정 도메인의 지식이나 제약 사항을 모델에 미리 주입하여 실행 시마다 반복적인 설정을 방지한다.