로컬 LLM 기반 SQL 에이전트 구축: GPT-4의 대안으로 프라이버시와 속도 강화

핵심 기술: 이 콘텐츠는 GPT-4와 같은 플래그십 모델의 비용, 지연 시간, 프라이버시 문제를 해결하기 위해 로컬에서 실행되는 14B 파라미터 모델을 활용한 AI 에이전트 워크플로우 구축 방법을 상세히 설명합니다. 이를 통해 민감한 데이터 유출 없이 자체 인프라 내에서 SQL 데이터베이스 쿼리를 자율적으로 처리하는 시스템을 만들 수 있습니다.

기술적 세부사항:
* 로컬 모델의 강점: 속도(빠른 추론), 프라이버시(데이터 외부 유출 없음), 비용 절감(API 구독료 없음)을 제공합니다.
* 에이전트 워크플로우: 사용자의 프롬프트를 해석하고, 데이터베이스 및 테이블을 식별하며, 로컬에서 SQL 쿼리를 실행하는 다단계 작업을 수행합니다.
* 시스템 지침 (SYSTEM_INSTRUCTION): MS SQL 전문가로서 데이터베이스 쿼리, 스키마 검사, 저장 프로시저 실행 등을 지원하는 에이전트의 역할과 사용 가능한 도구(list_databases, all_table_names, filter_table_names, schema_definitions, execute_query)를 정의합니다.
* 구현: FastAPI를 사용하여 스트리밍 응답을 제공하는 API 엔드포인트를 설정하고, MCP-agent 프레임워크를 활용하여 에이전트 워크플로우를 관리합니다.
* 쿼리 분류: classify_query 함수를 사용하여 일반 쿼리, 테이블 스키마 조회, 특정 쿼리 실행 등을 AI 호출 전에 사전 분류하여 지연 시간을 줄입니다.
* 컨텍스트 추론: extract_database_name 함수를 통해 사용자 프롬프트에서 데이터베이스 이름을 추론하여 유연성을 높입니다.
* 도구 사용 및 캐싱: call_tool_with_cache 함수를 사용하여 도구 호출 결과를 캐싱하여 성능을 향상시킵니다.
* 워크플로우 오케스트레이션: 비동기 생성기를 사용하여 응답을 스트리밍하고, 대화 컨텍스트를 유지하며, 에이전트가 모호한 상황에 처했을 때 사용자에게 명확한 설명을 요청하는 <clarification> 태그를 사용하여 인간의 개입을 지원합니다.
* 하드웨어 요구사항: 14B 모델은 NVIDIA A40, A100 GPU와 같은 강력한 하드웨어를 요구하며, 확장성을 위해 양자화 또는 추가 GPU가 필요할 수 있습니다.
* 테스트 및 모니터링: 단위 테스트 및 통합 테스트를 통해 분류기 및 워크플로우를 검증하고, 로깅을 통해 성능을 모니터링합니다.

개발 임팩트: 이 접근 방식은 데이터 프라이버시를 유지하면서도 신속하고 효율적인 데이터베이스 상호 작용을 가능하게 합니다. 로컬 모델의 발전과 함께 유연하게 시스템을 업그레이드할 수 있으며, 사용자 개입을 통한 오류 방지 및 실시간 스트리밍 응답으로 사용자 경험을 향상시킵니다.

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