SQL, AI에게 똑똑하게 요청하는 4단계 대화법
AI가 코드를 대신 작성해 주는 시대, 정말 편리하죠? 하지만 "알아서 잘 만들어줘"라는 막연한 요청만으로는 AI가 내 마음을 알아주지 않습니다. AI는 마법사가 아니라, 우리의 지시를 충실히 따르는 유능한 동료와 같습니다. 원하는 결과가 복잡할수록, 우리는 더 논리적이고 체계적으로 작업을 지시해야 합니다.
오늘은 《SQLite, MCP, 바이브 코딩을 활용한 데이터 분석과 업무 자동화》 책에 소개된 실전 사례를 통해, 여러 테이블을 넘나드는 복잡한 SQL 쿼리문을 AI에게 똑똑하게 요청하는 '4단계 대화법'을 심도 있게 알아보겠습니다. 이 방법을 익히면 여러분도 SQL 전문가처럼 AI를 활용할 수 있게 될 겁니다.
문제 상황: 데이터가 서로 다른 테이블에 흩어져 있다면?
책에서는 '특정 도서의 ISBN을 입력하면, 해당 도서의 월별 판매 내역을 보여주는 챗봇'을 만드는 과제를 제시합니다. 이 작업이 까다로운 이유는 필요한 정보가 두 개의 다른 테이블에 나뉘어 저장되어 있기 때문입니다.
book_sales 테이블: 도서별(ISBN) 판매량, 판매일자 등 '판매 기록'이 담겨 있습니다.
book_master 테이블: 도서명, 저자 등 '도서의 기본 정보'가 담겨 있습니다.
단순히 판매량만 조회하면 어떤 책의 판매량인지 알 수 없고, 도서명만 조회하면 얼마나 팔렸는지 알 수 없습니다. 이 두 정보를 합치려면 데이터베이스의 JOIN(조인) 기능이 반드시 필요합니다. JOIN은 공통된 값(여기서는 'ISBN')을 기준으로 서로 다른 테이블을 연결해 주는 강력한 기능입니다.
이처럼 복잡한 JOIN이 포함된 SQL을 AI에게 한 번에 완벽하게 만들어달라고 요청하는 것은 쉽지 않습니다. 바로 이때, 책에서 제안하는 4단계 대화법이 빛을 발합니다.
해결책: AI를 동료처럼 대하는 '4단계 요청법'
책에서는 AI를 단순한 도구가 아닌, 함께 일하는 동료라고 생각하고 논리적인 순서로 필요한 작업을 하나하나 설명하는 방식을 제안합니다. 이 4단계 흐름을 따라가면 AI는 우리가 원하는 바를 정확히 이해하고 완벽한 SQL 코드를 생성해 줍니다.
1단계: 어디서? 무엇을? (첫 번째 테이블)
가장 먼저, 판매 기록이 담긴 book_sales 테이블에서 필요한 정보를 가져오라고 지시합니다.
"book_sales 테이블에서, 사용자가 입력한 특정 ISBN에 해당하는 책의 연도별, 월별 판매수량을 찾아줘."
2단계: 어디서? 무엇을? (두 번째 테이블)
다음으로, 도서 정보가 있는 book_master 테이블에서 필요한 정보를 가져오라고 지시합니다.
"book_master 테이블에서, 같은 ISBN을 가진 도서의 도서명을 찾아줘.
3단계: 어떻게 합쳐서? (테이블 연결)
이제 1, 2단계에서 찾은 두 정보를 어떻게 연결할지 명확하게 알려줍니다.
"위에서 찾은 두 정보를 'ISBN' 칼럼을 기준으로 연결해서 합쳐줘."
4단계: 어떻게 보여줄까? (결과물 형식 지정)
마지막으로, 최종 결과물을 어떤 순서와 형태로 보여줄지 구체적으로 정의합니다.
"찾은 정보들을 'ISBN', '도서명', '연도', '월', '판매수량' 순서로 정리해서 보여줘."
실전 프롬프트와 AI의 결과
위 4단계의 논리적 흐름을 하나의 완성된 프롬프트로 만들어 Claude에게 요청합니다.
이렇게 체계적으로 요청받은 AI는 더 이상 헤매지 않고, 아래와 같이 두 개의 테이블을 INNER JOIN하고, 월별로 데이터를 GROUP BY하며, WHERE 절로 특정 ISBN을 필터링하는 복잡하지만 정확한 SQL 코드를 생성해 줍니다.
초보자가 보기엔 다소 복잡해 보일 수 있지만, 우리는 이 코드를 직접 작성할 필요가 없었습니다. 그저 우리가 원하는 것을 논리적으로 설명했을 뿐입니다. 이 SQL이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 'DB Browser for SQLite'에서 직접 실행해 보면, 우리가 요청한 대로 정확한 결과가 나오는 것을 확인할 수 있습니다.
결론: 명확한 설명이 최고의 코드를 만든다
오늘 살펴본 '4단계 요청법'은 단순히 SQL을 만드는 팁을 넘어, AI 시대에 개발자뿐만 아니라 우리 모두에게 필요한 핵심 역량이 무엇인지를 보여줍니다. 그것은 바로 '내가 원하는 결과를 논리적인 단계로 나누고, 각 단계에 필요한 작업을 명확하게 정의하여 요청할 수 있는 사고력'입니다.
복잡한 코드나 SQL을 직접 고만하면서 작성하는 시대는 지났습니다. 이제는 문제 해결의 흐름을 설계하고, AI라는 유능한 동료와 효과적으로 소통하는 능력이 더 중요해졌습니다. 여러분의 반복적인 업무에 이 4단계 대화법을 적용해 AI와 함께 멋진 자동화 시스템을 만들어보세요!
https://wikibook.co.kr/sqlite-mcp/
최신 AI 도구인 SQLite MCP를 활용해 흩어져 있는 엑셀, PDF, CSV 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 자연어만으로 원하는 정보를 조회하고 시각화하는 전 과정을 따라가 봅니다. 출판사의 판매 정보 조회 시스템부터 인세 내역 자동 이메일 발송 시스템까지, 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 프로젝트를 직접 만들며 데이터 활용 능력을 극대화할 수 있습니다.
