LLM 기반 Text-to-SQL 인터페이스를 통한 비전문가 데이터 접근성 확보
How to Talk to Any Database Using AI: Building a Text-to-SQL App
3B Qwen2.5-Coder 기반 $0 비용의 Production SQL API 구축
Shipping a Local LLM API with FastAPI and Ollama
RAG 기반 Schema Retrieval로 구현한 Production-grade Text-to-SQL 파이프라인
Building a Natural Language Query Interface for Your Database: A Developer's Blueprint
Text-to-SQL 신뢰도 확보를 위한 Semantic Validation 레이어 설계
SQL Semantic Validation for LLM-Generated Queries
Local LLM과 Text-to-SQL 기반의 프라이버시 강화형 기술 자산 분석 시스템 구축
I Built a Private AI Assistant That Queries My Git History and Project Management Data — Using Only Local LLMs
17K Stars 기록한 MIT 라이선스 기반 Full-local Natural Language to SQL 프레임워크
Chat with your database in plain English — locally, for free
스키마 컨텍스트 최적화로 SQL 생성 정확도 60%에서 94%로 향상
How to Prompt AI Tools to Write Accurate SQL Queries (And Why Most Developers Get This Wrong)
Parallel Exploration 및 Observability 기반의 Agentic AI 최적화
Local AI Accessibility, JetBrains’ 2026 IDE Plans, and Agentic Architecture Pitfalls
토스 기술블로그토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법
SSOT 정비와 Agentic Loop 도입으로 데이터 요청 70%를 자동화한 PANDA
LLM 기반 Text-to-SQL의 82% 정확도 달성 및 Semantic Model을 통한 정밀도 개선
Database world trying to build natural language query systems again – this time with LLMs
엔지니어가 결정론적 검증 계층과 AI Judge를 결합한 이중 구조 SQL 평가 프레임워크를 구축하여 LLM 쿼리 평가 비용을 절감하면서 진단 품질을 높였다
Build a Production‑Ready SQL Evaluation Engine for LLMs