티오더의 Text2SQL 에이전트 티스푼 구현 사례

핵심 내용

• 티오더가 자연어로 사내 데이터를 조회하는 Text2SQL 에이전트 티스푼을 LangGraph와 AWS 서비스로 구현한 사례
• Slack 기반 대화형 조회, Human-in-the-Loop 이중 승인, 멀티턴 세션 관리, 처리 불가 요청 에스컬레이션 구조
• Bedrock Claude, Athena, S3 Vectors를 활용한 RAG·SQL 생성·검증 파이프라인과 낮은 운영 비용 설계

구조와 흐름

• StateGraph 기반 워크플로우로 판단 단계를 노드별 분리해 중간 결과 기록과 디버깅 용이성 확보
• 4-Stage 검색 파이프라인으로 스키마, 쿼리 패턴, JSON 필드, 용어 사전을 단계적으로 보강
• Athena EXPLAIN 검증 실패 시 에러 분석 후 추가 검색과 재생성을 최대 3회 반복하는 복구 흐름

선택 이유

• 단순 유사도 검색만으로는 JOIN 의존성과 누락 스키마를 충분히 보완하기 어려워 단계적 검색을 채택
• S3 Vectors는 메타데이터 필터 검색으로 정밀도를 확보하면서 월 5달러 미만 비용 운영이 가능
• 완전 자동화보다 이해 확인과 SQL 실행 확인을 거치는 승인 루프로 안전성과 신뢰성 확보

주의할 점

• LLM의 날짜 추론 오류와 불명확한 기간 표현은 잘못된 SQL로 이어질 수 있어 절대 날짜 주입 필요
• 프롬프트 규칙만으로는 일관성이 부족해 few-shot 예시와 코드 레벨 강제가 함께 필요
• 이전 턴의 SQL·에러·검색 결과가 남으면 오판 가능성이 있어 상태 수명별 초기화가 중요

적용해볼 점

• 도메인별 스키마와 쿼리 패턴을 의미 단위 문서로 설계해 RAG 검색 정밀도 개선
• SQL 검증 실패 시 단순 재시도보다 에러 원인 분석과 컨텍스트 보강을 결합
• 멀티턴 에이전트에서는 가드레일, 승인 절차, 상태 초기화를 함께 설계