당근페이의 Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL로 완성하는 데이터 혁신, Part 1: 브로쿼리 개요와 아키텍처
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AI 요약

이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.

당근페이의 Amazon Bedrock 기반 Text-to-SQL 혁신

이 게시물은 당근페이 내부 AI 데이터 분석 봇인 브로쿼리의 기획 배경과 아키텍처를 소개합니다.

핵심 내용

  • 비개발 직군의 데이터 접근성을 높이고 분석 업무를 자동화하기 위한 Text-to-SQL 기술 도입
  • Amazon Bedrock, OpenSearch, Redshift, LangGraph 등 AWS 서비스를 활용한 복합 아키텍처 설계
  • 사용자 질문을 자연어로 받아 SQL 쿼리로 변환하고, 오류 검증과 시각화까지 지원
  • MCP 서버를 통한 비즈니스 컨텍스트 보강과 RAG 시스템으로 정확도 향상
  • LangGraph 기반 Agentic 워크플로우로 복잡한 질의 처리 및 대화 문맥 인식 구현

향후 계획

2부에서는 메타데이터 수집과 관리 방법을 중심으로 Text-to-SQL 정확도 향상 전략을 다룰 예정입니다.

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