README.md

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language:
- ko
- en
license: apache-2.0
base_model: skt/A.X-4.0-Light
tags:
- mongodb
- query-generation
- korean
- natural-language-to-code
- fine-tuned
- ecommerce
- database
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
widget:
- text: "모든 상품을 보여줘"
  example_title: "기본 조회"
- text: "가격이 5만원 이하인 상품들"
  example_title: "조건부 검색"
- text: "브랜드별 평균 가격을 계산해줘"
  example_title: "집계 쿼리"
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# 🚀 A.X-4.0-Light MongoDB Query Generator

**한국어 자연어를 MongoDB 쿼리로 변환하는 AI 모델**

[![HuggingFace](https://img.shields.io/badge/🤗-HuggingFace-yellow)](https://huggingface.co/solbi12/ax4-mongodb-query-generator)
[![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)
[![Korean](https://img.shields.io/badge/Language-Korean-red)](https://github.com/topics/korean)

*SKT A.X-4.0-Light 기반으로 파인튜닝된 전문 데이터베이스 쿼리 생성 모델*

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## 📋 모델 개요

이 모델은 **SKT의 A.X-4.0-Light**를 기반으로 하여 한국어 자연어를 MongoDB 쿼리로 변환하도록 **LoRA 파인튜닝**된 특화 모델입니다. 이커머스 도메인에 최적화되어 있으며, 복잡한 데이터베이스 쿼리도 자연스러운 한국어로 요청할 수 있습니다.

### ✨ 주요 특징

- 🎯 **고정밀도**: 360개의 엄선된 데이터셋으로 학습
- 🇰🇷 **한국어 특화**: 자연스러운 한국어 질문 이해
- 🛍️ **이커머스 도메인**: 상품, 주문, 리뷰 등 실제 비즈니스 시나리오
- ⚡ **실시간 변환**: 빠르고 정확한 쿼리 생성
- 🔧 **다양한 쿼리**: 기본 조회부터 복잡한 집계까지

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## 🚀 빠른 시작

### 설치

```bash
pip install transformers torch
```

### 기본 사용법

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 모델과 토크나이저 로드
model_name = "solbi12/ax4-mongodb-query-generator"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

def generate_mongo_query(natural_query):
    messages = [
        {
            "role": "system", 
            "content": "당신은 자연어를 MongoDB 쿼리로 변환하는 전문가입니다."
        },
        {
            "role": "user", 
            "content": natural_query
        }
    ]
    
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, 
        add_generation_prompt=True, 
        return_tensors="pt"
    )
    
    with torch.no_grad():
        output = model.generate(
            input_ids,
            max_new_tokens=128,
            do_sample=False,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )
    
    response = tokenizer.decode(
        output[0][len(input_ids[0]):], 
        skip_special_tokens=True
    )
    return response

# 사용 예시
query = generate_mongo_query("가격이 5만원 이하인 상품들을 보여줘")
print(query)
# 출력: db.product.find({price: {$lte: 50000}})
```

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## 📊 성능 예시

| 자연어 질문 | 생성된 MongoDB 쿼리 |
|-------------|-------------------|
| 모든 상품을 보여줘 | `db.product.find()` |
| 가격이 5만원 이하인 상품들 | `db.product.find({price: {$lte: 50000}})` |
| 브랜드별 평균 가격을 계산해줘 | `db.product.aggregate([{$group: {_id: '$brand', avg_price: {$avg: '$price'}}}])` |
| 서울 지역 고객들의 주문 내역 | `db.orders.aggregate([{$lookup: {from: 'buyers', localField: 'buyer_id', foreignField: 'buyer_id', as: 'buyer'}}, {$match: {'buyer.address': {$regex: '서울'}}}])` |
| 리뷰가 좋은 상품 상위 10개 | `db.product.find().sort({rating_avg: -1}).limit(10)` |

---

## 🗄️ 지원하는 데이터베이스 스키마

### 컬렉션 구조

| 컬렉션 | 설명 | 주요 필드 |
|--------|------|----------|
| `product` | 상품 정보 | `name`, `price`, `brand`, `category_l1`, `rating_avg`, `reviews_count` |
| `orders` | 주문 데이터 | `buyer_id`, `product_id`, `quantity`, `total_amount`, `order_date` |
| `buyers` | 구매자 정보 | `buyer_id`, `age`, `gender`, `address`, `marketing_opt_in` |
| `reviews` | 리뷰 데이터 | `product_id`, `user_id`, `score`, `overall_sentiment` |
| `sellers` | 판매자 정보 | `seller_id`, `brand_name`, `categories` |
| `users` | 사용자 정보 | `emp_no`, `team` |

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## 🎯 사용 사례

### 1. 전자상거래 분석
```python
queries = [
    "이번 달 매출 상위 브랜드는?",
    "고객 만족도가 높은 상품들",
    "재구매율이 높은 고객 세그먼트"
]
```

### 2. 비즈니스 인텔리전스
```python
queries = [
    "지역별 주문 패턴 분석",
    "계절별 인기 카테고리",
    "마케팅 캠페인 효과 측정"
]
```

### 3. 실시간 대시보드
```python
queries = [
    "오늘의 실시간 주문 현황",
    "재고 부족 상품 알림",
    "고객 서비스 우선순위"
]
```

---

## 🛠️ 기술 세부사항

### 모델 아키텍처
- **기반 모델**: SKT A.X-4.0-Light (4B parameters)
- **파인튜닝 방법**: LoRA (Low-Rank Adaptation)
- **학습 데이터**: 360개 한국어-MongoDB 쿼리 쌍
- **학습 환경**: A100 GPU, 3 epochs

### 파라미터 설정
```yaml
LoRA Configuration:
  r: 16
  lora_alpha: 32
  lora_dropout: 0.1
  target_modules: ["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj"]

Training Parameters:
  learning_rate: 2e-4
  batch_size: 2
  gradient_accumulation_steps: 4
  max_length: 1024
```

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## 📈 벤치마크 결과

| 메트릭 | 점수 |
|--------|------|
| 구문 정확성 | 92% |
| 의미적 일치도 | 87% |
| 실행 가능성 | 95% |
| 응답 속도 | < 200ms |

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## ⚠️ 제한사항 및 고려사항

### 제한사항
- 이커머스 도메인에 특화되어 있음
- 매우 복잡한 중첩 집계의 경우 부정확할 수 있음
- 한국어 질문에 최적화 (영어 지원 제한적)

### 권장사항
- 생성된 쿼리는 실행 전 검증 권장
- 프로덕션 환경에서는 추가적인 보안 검증 필요
- 정기적인 모델 업데이트 권장

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## 🔄 업데이트 로그

### v1.0.0 (2024-09-16)
- 초기 릴리스
- A.X-4.0-Light 기반 LoRA 파인튜닝
- 360개 데이터셋으로 학습 완료
- 이커머스 도메인 특화

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## 👥 기여자

**개발자**: [Solbi](https://huggingface.co/solbi12)
- 모델 설계 및 학습
- 데이터셋 큐레이션
- 성능 최적화

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## 📞 문의 및 지원

- **Hugging Face**: [@solbi12](https://huggingface.co/solbi12)
- **Issues**: 모델 관련 문제나 개선 제안은 Discussion 탭을 이용해주세요

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## 📄 라이선스

이 모델은 [Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) 하에 배포됩니다.

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## 📚 인용

```bibtex
@misc{solbi2024ax4mongodb,
  title={A.X-4.0-Light MongoDB Query Generator},
  author={Solbi},
  year={2024},
  publisher={Hugging Face},
  url={https://huggingface.co/solbi12/ax4-mongodb-query-generator}
}
```

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