# A Demonstration of SQLyzr: A Platform for Fine-Grained Text-to-SQL Evaluation and Analysis

### 저자

Sepideh Abedini, M. Tamer Ozsu

### 💡 개요

본 논문은 LLM 기반 Text-to-SQL 모델의 평가 및 분석을 위한 플랫폼인 SQLyzr를 제안합니다. 기존 벤치마크의 단일 종합 점수 및 비현실적인 평가 방식의 한계를 극복하기 위해, SQLyzr는 다양한 평가 지표, 실제 SQL 사용 패턴에 맞춘 워크로드, 데이터베이스 확장 기능을 통합하여 더욱 현실적인 평가를 가능하게 합니다. 또한, 세밀한 쿼리 분류, 오류 분석, 워크로드 확장 기능을 통해 모델 개선에 필요한 통찰력을 제공합니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- Text-to-SQL 모델의 성능을 다각적으로 평가하고 실제 적용 가능성을 높이기 위한 현실적인 평가 환경을 제공합니다.

- 세부적인 오류 분석 기능을 통해 모델의 약점을 정확히 파악하고 개선 방향을 제시합니다.

- 다양한 평가 지표와 워크로드 설정을 통해 사용자가 자신의 모델에 맞는 최적의 평가 방식을 커스터마이징할 수 있습니다.

- 본 논문에서 제시된 SQLyzr 플랫폼의 기능을 효과적으로 시연하고 상호작용적인 경험을 제공하는 데 중점을 두었으며, 실제 모델 개선에 대한 실험 결과는 추후 연구가 필요할 수 있습니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.21214)

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