본 논문은 자원 제약 환경에서 효율적인 Text-to-SQL 모델을 제시하는 Auto Prompt SQL(AP-SQL)을 소개합니다. AP-SQL은 자원 효율적인 소규모 오픈소스 모델과 강력한 대규모 클로즈드소스 모델의 장점을 결합하여 Text-to-SQL 변환을 수행합니다. 이는 스키마 필터링, 컨텍스트 예시 기반 검색 증강 Text-to-SQL 생성, 프롬프트 기반 스키마 연결 및 SQL 생성의 세 단계로 구성됩니다. 스키마 선택 정확도 향상을 위해 대규모 언어 모델을 미세 조정하고, Chain-of-Thought(CoT) 및 Graph-of-Thought(GoT) 템플릿을 활용하여 프롬프트 엔지니어링을 통해 모델의 추론 능력을 향상시켰습니다. Spider 벤치마크를 통한 종합적인 평가 결과 AP-SQL의 효과를 입증했습니다.
