Designing a Tree-of-Thought Framework for Natural Language to NoSQL Translation

Tree-of-Thought(ToT) 기반 자연어 질의 NoSQL 변환 프레임워크 설계

본 논문은 Tree-of-Thought(ToT) 기반 질의 생성 프레임워크를 설계하여, NoSQL 데이터베이스에 대한 자연어 질의 변환의 해석 가능성과 구조적 완성도를 향상시키는 방안을 제안한다. 기존의 LLM 기반 방식은 일괄 생성(one-shot)에 의존하여 복잡한 구조 처리와 생성 과정의 설명에 한계를 보인다. 이를 보완하기 위해, 본 프레임워크는 질의를 사고 단위(thought unit)로 분해하고, 이를 트리 형태로 탐색함으로써 단계별 추론과 구조적 제어를 가능하게 한다. 논문에서는 기존 접근의 문제점을 분석하고, 설계 목표와 구조, 향후 확장 방향을 중심으로 프레임워크의 핵심 내용을 제시한다.