[논문리뷰] SQL-of-Thought: Multi-agentic Text-to-SQL with Guided Error Correction본 논문은 자연어 질의를 SQL 쿼리로 변환하는 Text-to-SQL (NL2SQL) 시스템의 견고성과 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존 시스템들이 실행 기반 피드백에만 의존하여 논리적으로 부정확하지만 문법적으로 유효한 SQL 쿼리 오류를 수정하지 못하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Text-to-SQL#Multi-agent Systems#Chain-of-Thought#Error Correction#Large Language Models#Query Planning#Database Interaction2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MTSQL-R1: Towards Long-Horizon Multi-Turn Text-to-SQL via Agentic Training본 논문은 기존 Multi-turn Text-to-SQL 시스템들이 단기적인 추론 패러다임에 머물러 실행 가능하거나 일관성 있는 SQL을 생성하지 못하는 문제를 해결합니다.#Review#Multi-turn Text-to-SQL#Agentic Training#Reinforcement Learning#Large Language Models#Dialogue Systems#Semantic Parsing#Database Interaction#Self-correction2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중