구글 클라우드, 자연어를 DB 쿼리로 변환하는 QueryData 프리뷰 출시

구글 클라우드가 자연어를 데이터베이스 쿼리로 변환하는 새로운 도구 QueryData를 프리뷰로 출시했다. QueryData는 AlloyDB, Cloud SQL(MySQL 및 PostgreSQL), Spanner(GoogleSQL)를 지원하며, 거의 100%에 가까운 쿼리 정확도를 제공한다.

이 도구는 Gemini LLM과 데이터베이스별 컨텍스트 정보를 결합해 동작한다. 스키마 온톨로지(컬럼, 테이블, 값의 의미 설명)와 쿼리 블루프린트(특정 유형의 질문에 대한 SQL 작성 가이드라인)를 활용하여, 기존 LLM만으로는 해결하기 어려운 약어 컬럼명, 모호한 값, 비즈니스 로직 부재 등의 문제를 극복한다.

구글 클라우드는 세계에서 가장 경쟁이 치열한 자연어-SQL 벤치마크 중 하나인 BiRD 벤치마크에서 1위를 기록한 바 있으며, QueryData는 이 기술력을 기반으로 개발됐다. 통신 분야 리더인 Hughes Network Systems는 이미 QueryData를 프로덕션 환경에 배포해 사용자 지원 운영을 혁신했다고 밝혔다.

Hughes Network Systems의 AI 디렉터 Amarender Singh Sardar는 "QueryData를 핵심으로 하는 구글 클라우드의 데이터 에이전트로 사용자 지원 운영을 혁신했으며, 프로덕션에서 거의 100% 정확도를 달성하고 있다"고 말했다.

보안 측면에서 QueryData는 매개변수화된 보안 뷰(Parameterized Secure Views, PSVs)를 통해 결정론적이고 감사 가능한 접근 제어를 제공한다. 사용자 ID나 지역 같은 보안 매개변수를 쿼리와 분리해 전달함으로써, 에이전트가 허가된 데이터만 접근하도록 보장한다. PSV 지원은 현재 AlloyDB에서 사용 가능하며, Cloud SQL과 Spanner에도 곧 제공될 예정이다.

에이전트 워크플로 통합도 용이하다. QueryData API를 직접 사용하거나, 오픈소스 MCP 서버인 MCP Toolbox for Databases를 통해 Model Context Protocol(MCP) 도구로 노출할 수 있다. 하나의 API로 여러 데이터베이스 방언을 지원하므로 별도의 데이터베이스별 코드가 필요 없다.

컨텍스트 엔지니어링을 위한 개발자 도구도 함께 제공된다. Gemini CLI의 전용 에이전트인 Context Engineering Assistant가 초기 컨텍스트 세트를 자동 생성하고, Evalbench 프레임워크로 정확도를 측정한 뒤, 반복적인 최적화를 통해 거의 100% 정확도에 도달할 수 있도록 지원한다.

실제 활용 사례로는 부동산 검색 엔진에서 사용자 프롬프트를 DB 쿼리로 변환해 매물 조회 및 방문 예약까지 처리하는 고객 대면 앱, 인사 데이터를 조회해 근무 배정을 돕는 AI 기반 내부 도구, 그리고 KYC(고객 확인) 검증을 위한 멀티 에이전트 아키텍처 등이 소개됐다.