LLM 이용 SQL튜닝 하기

LLM 이용 SQL튜닝 하기

모델 선택

예시: gpt-oss-20b

• 선택 가능한 모델:
  • Google Gemma

    https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/

  • OpenAI OSS

    https://openai.com/ko-KR/open-models/

• Meta LLaMA
• 추가 참고:
  • 그래픽 카드에 투자가 가능하시다면 다음 모델도 고려 가능합니다.

• 기업에서 직접 운영 가능한 480B 모델
  • 코딩 전용 모델

    https://javascript.plainenglish.io/they-forked-gemini-cli-and-turned-it-into-a-monster-f420971eba09

프롬프트 스터디

• Prompt Engineering Playbook
  • https://addyo.substack.com/p/the-prompt-engineering-playbook-for

예시 자료

1. 예시 1

   https://anaelle.tistory.com/m/141

2. 예시 2 (Naver Blog)

   https://m.blog.naver.com/PostView.naver?blogId=zalesia2020&logNo=223425748381&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F&trackingCode=external

3. 예시 3 (우아한형제들 Tech Blog)

   https://techblog.woowahan.com/18144/

구축 방법

1. SQL 데이터베이스와 연동하는 방법

   https://haystack.deepset.ai/blog/chatting-with-sql-databases-3-ways

2. 웹사이트처럼 정보를 구성한 뒤, Firecrawl 등을 활용해 읽게 하는 방법

   https://www.linkedin.com/posts/sumanth077_turn-any-website-into-llm-ready-data-firecrawl-activity-7363838161073950720-KYi4?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAADMg4u0B3IXnp9T-DbjMcVvUYDK5RHiHXfw

강의 자료

• “LLM LangChain”으로 검색 시 관련 강의 자료 다수 확인 가능

조금더 제대로 구축한 예시

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3302/

[category:python]]