본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 text-to-SQL 시스템의 성능 향상을 목표로 한다. 기존 LLM 기반 text-to-SQL 시스템은 복잡한 데이터베이스 구조와 사용자 의도를 정확하게 이해하는 데 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 구조 기반 프롬프팅을 활용한 새로운 프레임워크인 SGU-SQL을 제안한다. SGU-SQL은 사용자 질의와 데이터베이스 스키마 간의 구조적 연결을 설정하고, 구문 기반 프롬프팅을 이용하여 복잡한 SQL 생성 작업을 분해함으로써 LLM 기반 SQL 생성의 정확도를 향상시킨다. 두 개의 벤치마크 데이터셋에 대한 실험 결과, SGU-SQL은 기존 최첨단 text-to-SQL 모델들을 능가하는 성능을 보였다.
