연구진이 복잡한 기업 데이터베이스 환경에서 자연어-SQL 변환 성능을 높이는 에이전트를 개발했어요. 이 에이전트는 복잡한 스키마를 추상화한 '의미 모델 쿼리(SMQ)'를 활용해 SQL을 생성하고, SQLite, BigQuery, Snowflake 백엔드를 지원해요. Gemini 3 Pro를 활용한 이 시스템은 Spider2-snow 벤치마크에서 94.15%의 실행 정확도를 기록하며, 스키마 기반 접근 방식보다 훨씬 뛰어난 성능을 보여줬어요.