본 논문은 Text-to-SQL 시스템의 정확성과 신뢰성 향상을 위한 새로운 방법을 제안합니다. 기존의 자가 수정 기법은 새로운 오류를 유발하는 한계가 있으며, 실행 피드백 기반 방법은 주로 구문 오류에 집중하여 의미 오류를 해결하지 못하는 문제점이 있습니다. 본 논문에서는 구조화된 실행 피드백과 훈련된 평가 에이전트를 결합하여 구문 및 의미 오류를 효과적으로 식별하고 수정하는 방법을 제시합니다. Spider와 BIRD라는 두 가지 주요 Text-to-SQL 벤치마크에서 실험 결과를 통해 제안된 방법의 효과를 입증합니다.
