소형 언어 모델을 위한 다중 에이전트 텍스트투SQL 프레임워크 MATS
📝 원문 정보
- Title:
- ArXiv ID: 2512.18622
- 발행일:
- 저자: Unknown
📝 초록 (Abstract)
텍스트투SQL은 자연어 문장으로부터 SQL 쿼리를 생성하는 핵심 과제로, 데이터 엔지니어링에서 중요한 역할을 한다. 최근 대형 언어 모델(LLM)이 뛰어난 이해·생성 능력으로 이 과제에서 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나 기업은 외부 서비스 형태의 LLM을 활용할 경우 프라이버시와 비용 문제로 제한을 받는다. 대신 오픈소스로 제공되고 사내에 직접 배포 가능한 소형 언어 모델(SLM)을 채택하지만, SLM은 일반화 능력이 부족해 복잡한 텍스트투SQL 작업에서 성능이 저하된다. 이를 극복하기 위해 본 논문은 SLM 전용 텍스트투SQL 프레임워크인 MATS를 제안한다. MATS는 보조 에이전트에 특화된 역할을 할당해 개별 작업량을 감소시키고 상호작용을 촉진하는 다중 에이전트 메커니즘을 사용한다. 실행 중 얻은 피드백을 활용한 강화학습 기반 학습 방식을 통해 에이전트들을 정렬시켜, 제한된 모델 규모에도 불구하고 경쟁력 있는 성능을 유지한다. 벤치마크 데이터셋을 이용한 평가 결과, 단일 GPU 서버에 배치된 MATS는 파라미터 수가 현저히 적음에도 대형 LLM과 동등한 정확도를 달성함을 보여준다. 소스 코드와 데이터는 https://github.com/thanhdath/mats-sql 에서 공개한다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
MATS 논문은 현재 텍스트투SQL 분야에서 대형 언어 모델(LLM)이 차지하고 있는 지배적인 위치를 재검토한다. LLM은 방대한 파라미터와 사전 학습 데이터 덕분에 복잡한 자연어 이해와 논리적 추론에 강점을 보이지만, 기업 환경에서는 데이터 보안, 라이선스 비용, 응답 지연 등의 실질적인 제약이 존재한다. 이러한 현실적 문제를 해결하기 위해 소형 언어 모델(SLM)을 활용하려는 시도가 늘어나고 있으나, SLM은 파라미터 규모와 학습 데이터의 제한으로 인해 일반화 능력이 크게 떨어진다. 특히 텍스트투SQL처럼 입력 문장의 의미를 정확히 파악하고, 데이터베이스 스키마와 매핑하는 복합 작업에서는 성능 격차가 두드러진다.MATS는 이 격차를 메우기 위해 ‘다중 에이전트’ 설계를 도입한다. 기본 아이디어는 하나의 SLM이 모든 역할을 수행하도록 강요하는 대신, 여러 보조 에이전트를 정의해 각각 ‘스키마 인식’, ‘조건 추출’, ‘쿼리 조립’ 등 세분화된 서브태스크를 전담하게 하는 것이다. 이렇게 역할을 분할하면 각 에이전트는 자신의 전문 영역에 집중할 수 있어 학습 효율이 상승하고, 전체 파이프라인의 오류 전파를 최소화한다. 또한 에이전트 간의 상호작용 메커니즘을 통해 중간 결과를 공유하고, 상호 피드백을 주고받으며 점진적으로 최적의 SQL을 도출한다.
학습 단계에서는 강화학습(RL) 기반의 보상 설계가 핵심이다. 실행 중에 생성된 SQL이 실제 데이터베이스에서 실행 가능한지, 정답과 일치하는지 등을 평가해 정량적 보상을 제공한다. 이 보상 신호는 에이전트들의 정책을 업데이트하는 데 사용되며, 파라미터가 제한된 SLM이라도 반복적인 시도와 피드백을 통해 점진적으로 성능을 끌어올릴 수 있다. 특히, ‘실행 기반 보상’은 전통적인 지도학습이 놓치기 쉬운 논리적 일관성 검증을 가능하게 하여, 모델이 단순히 표면적인 패턴을 모방하는 것을 방지한다.
실험 결과는 MATS가 단일 GPU 환경에서 7~10억 파라미터 규모의 SLM만으로도, 수십억 파라미터를 가진 대형 LLM과 비슷한 정확도를 달성함을 보여준다. 이는 파라미터 효율성 측면에서 큰 의미를 가진다. 또한, 공개된 코드와 데이터셋을 통해 재현 가능성을 확보했으며, 향후 다양한 도메인 스키마에 대한 확장 가능성도 시사한다. 다만, 현재 연구는 주로 표준 벤치마크(예: Spider) 위주로 평가했기 때문에, 실제 기업 내부 데이터베이스와 같은 비정형 스키마에 대한 적용성 검증이 추가로 필요하다.
요약하면, MATS는 소형 모델의 한계를 보완하기 위한 구조적·학습적 혁신을 제시하며, 비용·프라이버시 제약이 있는 실무 환경에서 텍스트투SQL 솔루션을 구현하는 실질적인 로드맵을 제공한다.