【要約】LLMにSQLを生成・実行させる際に注意したこと※AWS編 [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
Execute Primary Source
// Problem
開発者がText-to-SQL機能を実装する際、システムの安全性やクエリの精度をいかに担保するかという課題に直面する。
- ・DB選定の誤りによる、分析性能や更新要件の不適合。
- ・LLMによる意図しない破壊的操作（DROP/DELETE）のリスク。
- ・テーブル数増加に伴うトークン消費と、スキーマ検索による精度低下。
- ・本番環境における、正解データのない状態での品質評価の困難さ。
// Approach
実装者は、用途に応じたDB選定、厳格な権限分離、スキーマ情報の最適化、および多角的な評価体制の構築を行う。
- ・Redshift（分析・集計）とAurora（更新・OLTP）の適切な使い分け。
- ・ReadOnlyユーザーの作成と、Data APIでの明示的なユーザー指定。
- ・テーブル数に応じたスキーマ投入方式（全投入 vs 検索）の選択。
- ・オフライン評価（EX指標）と、LLM-as-a-Judgeによるオンライン評価の併用。
// Result
適切な設計と評価プロセスを導入することで、安全かつ高精度なText-to-SQL基盤の構築が可能となる。
- ・15テーブル程度の小規模構成では、全スキーマ投入により60.8%の実行精度（EX）を達成。
- ・マルチモデル評価の導入により、単一LLMの採点バイアスを軽減。
- ・AgentCoreによる継続的なモニタリング体制の確立。
Senior Engineer Insight
> 実運用では、セキュリティと精度の両立が最優先事項である。ReadOnlyユーザーの徹底は必須だが、スキーマ検索の精度不足は致命的な誤答を招く。小規模なら全スキーマ投入が最も堅実だ。また、評価系を「開発時のバッチ」と「本番のリアルタイム」で分離し、AgentCore等のマネージドサービスを適切に使い分ける設計が、運用コストと信頼性のバランスを最適化する。