TAG를 활용한 실용적 AI 서비스 구축

이 게시물은 Table-Augmented Generation(TAG) 기술을 활용하여 자연어 질문에 대한 데이터베이스 질의응답을 개선하는 방법을 설명합니다.

TAG 개념과 기존 방법의 한계

• TAG는 언어 모델과 구조화된 테이블 데이터를 통합하여 복잡한 질의를 처리
• 기존 Text2SQL과 RAG는 각각 관계형 데이터와 단일 기록 조회에 한계 존재
• TAG는 언어 모델의 추론 능력과 데이터베이스의 계산력을 결합해 다양한 형태의 질문 처리 가능

구현 및 비교

• movies.csv 데이터를 활용하여 pandas 쿼리 생성, 실행, 그리고 LLM 응답 생성 3단계로 구현
• 실제 RAG 기반 시맨틱 검색과 비교해 TAG가 더 정교하고 정확한 추천 결과 제공
• 토큰량과 비용 문제를 고려하여 효율적이며 고품질 응답 생성 가능

결론

TAG는 데이터베이스 상호작용의 새로운 패러다임으로, 복합 질의 처리와 세계 지식 통합을 통해 AI 서비스의 품질과 실용성을 크게 향상시킵니다.