본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 Text-to-SQL 시스템에서의 스키마 연결 문제를 해결하는 제로샷, 무훈련 방식을 제시합니다. 외래 키 관계를 기반으로 스키마 그래프를 구성하고, Gemini 2.5 Flash를 이용하여 사용자 질의에서 출발 및 도착 테이블을 추출합니다. 이후, 경로 탐색 알고리즘과 후처리를 통해 최적의 테이블 및 컬럼 조인 순서를 식별하여 LLM이 더 정확한 SQL 쿼리를 생성하도록 돕습니다. 단순하고 비용 효율적이며 확장성이 뛰어난 이 방법은 BIRD 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하여 기존의 복잡한 LLM 기반 접근 방식을 능가합니다. 정밀도-재현율 트레이드오프와 다양한 모델 크기에 따른 실행 정확도 분석도 포함합니다.
