본 논문은 이종 데이터베이스 시스템 간의 원활한 상호 작용을 가능하게 하는 SQL 다이얼렉트 번역의 어려움을 해결하기 위해 하이브리드 시스템 CrackSQL을 제시합니다. 기존의 수동 재작성, 규칙 기반 시스템, 대규모 언어 모델(LLM) 기반 기법들의 한계(높은 유지보수 비용, 신뢰할 수 없는 결과)를 극복하기 위해, CrackSQL은 규칙 기반 방법과 LLM 기반 방법을 결합합니다. LLM의 적응성을 활용하여 수동 개입을 최소화하고, 기능 기반 쿼리 처리를 통해 복잡한 SQL 쿼리를 분할하여 번역 정확도를 높입니다. 또한, 정확한 구문 정렬을 위한 교차 다이얼렉트 구문 임베딩 모델과 상호 의존적인 쿼리 작업을 효과적으로 해결하는 적응형 지역-전역 번역 전략을 통합하여 강건성을 향상시킵니다. 웹 콘솔 인터페이스, PyPI 패키지, 명령줄 프롬프트 등 다양한 배포 및 접근 옵션을 제공합니다.
