"우리는 함께 코드와 아이디어를 나누며 더 나은 데이터 환경을 만들기 위한 오픈소스 여정을 떠납니다. 🌍💡"

🚀 신입이 SQL을 두려워하지 않도록

🤔 처음 데이터팀에 합류하면 가장 먼저 마주하는 고민들:

• 🤯 "테이블이 너무 많아! 뭐부터 봐야 하지?"
• 🧐 "조인은 이렇게 걸어도 되나?"
• 🐌 "이 SQL, 성능 괜찮을까?"
• 😰 "어떻게 쿼리해야 인사이트를 얻을 수 있을까?"

💡 Lang2SQL로 해결해 봅시다.

• ✅ 자연어 입력 → 적절한 테이블 추천
• ✅ 올바른 컬럼 조합으로 SQL 자동 생성
• ✅ Best Practice 기반 자동 성능 최적화

🚀 우리는 SQL을 더 쉽게, 더 빠르게, 더 효율적으로 만들 것입니다.

🌍 그리고, 우리는 오픈소스라는 무한한 가능성의 바다로 항해합니다.

• 더 이상 실험적인(beta, alpha) 상태가 아니며, 정식 릴리스(Stable Release)임을 뜻합니다.

• 자연어(NL) 입력을 기반으로 의미론적으로 최적화된 SQL 생성
• 사내 Best Practice SQL을 통한 성능 향상

• 이 오픈소스 프로젝트는 전세계 개발자들과 함께 협업하는것을 목표로 합니다.

역할	이름	기술 스택 배지	주요 관심 분야
Project Manager	이동욱		LLM 오픈소스 인과추론

gantt
    title 2025 프로젝트 여정
    
    section 프로젝트 준비
    OT - 프로젝트 이해도 Sync-Up / Issue 하나 생성하기  :a1, 2025-03-03, 7d

    section Table Retrieval 최적화
    Table Retrieval 최적화 (1)  :a2, 2025-03-10, 7d
    Table Retrieval 최적화 (2)  :a3, 2025-03-17, 7d
    
    section 휴식 및 리프레시
    Magical Week 휴식 (1)       :break1, 2025-03-24, 7d

    section SQL Generation
    SQL Generation (1)         :a4, 2025-03-31, 7d
    SQL Generation (2)         :a5, 2025-04-07, 7d

    section SQL Optimization
    SQL Optimization           :a6, 2025-04-14, 7d

    section 중간 점검 및 조정
    중간점검                   :a7, 2025-04-21, 7d

    section 휴식 및 리프레시
    Magical Week 휴식 (2)       :break2, 2025-04-28, 7d

    section Dockerization
    Dockerize (1)              :a8, 2025-05-05, 7d
    Dockerize (2)              :a9, 2025-05-12, 7d

    section 오픈소스화
    오픈소스화 작업 (1)        :a10, 2025-05-19, 7d
    오픈소스화 작업 (2)        :a11, 2025-05-26, 7d

우리의 개발 문화

class CollaborationFramework:
    def __init__(self):
        self.tools = {
            'communication': 'Discord',
            'version_control': 'GitHub Projects',
            'ci/cd': 'GitHub Actions',
            'docs': 'Github Wiki'
        }
    
    def workflow(self):
        return """주간 사이클:
        1️⃣ 월요일: 코드 리뷰 세션 & 주간목표 설정 (Live Share)
        3️⃣ 금요일: 진행상황 체크 (logging)

2025 주요 KPI

"본 계획표는 예시이며, 프로젝트의 방향성을 유지하면서 자유롭게 기여하는 것을 목표로 합니다."

• 모두를 위한 게임 데이터 검색 시스템 / if(kakaoAI)2024
• AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL 활용
• 테디노트 LangGraph
• DataHub 설명
• vanna.ai

"이 스터디에 참여하면서, 여러분이 얻어갈 수 있는 것은 단순한 코드 경험 그 이상입니다."

• 🔥 오픈소스 기여 경험 – GitHub에서 이슈 관리, PR 작성, 리뷰 등 협업을 경험합니다.
• 🔥 배포 경험 (PyPI & 오픈소스 배포) – lang2sql 패키지를 개발하며 직접 PyPI 패키지를 배포하는 경험을 가질 수 있습니다.
• 🔥 실무 적용 – 본 프로젝트는 완성도를 높여 실무 환경에 적용 예정입니다. ${\textsf{\color{YellowOrange}사이드 프로젝트로 머물지 않습니다.}}$

"함께 성장하고, 오픈소스 문화를 즐길 수 있는 팀원을 찾고 있습니다!"

• ✅ 3개월 동안 꾸준히 참여할 수 있는 의지를 가지신 분
• ✅ 오픈소스 협업에 관심이 있으신분
• ✅ 최소 주 1회 의미있는 프로젝트 기여 가능하신분 (Issue 생성, 코드기여, 문서화 등등)

팀원으로 참여하시려면 러너 모집 기간에 신청해주세요.

• 링크 (준비중)

누구나 청강을 통해 모임을 참여하실 수 있습니다.

1. 특별한 신청 없이 정기 모임 시간에 맞추어 디스코드 #Room-AN 채널로 입장
2. Magical Week 중 행사에 참가
3. Pseudo Lab 행사에서 만나기

Lang2SQL is developed as part of Pseudo-Lab's Open Research Initiative. Special thanks to our contributors and the open source community for their valuable insights and contributions.

Pseudo-Lab is a non-profit organization focused on advancing machine learning and AI technologies. Our core values of Sharing, Motivation, and Collaborative Joy drive us to create impactful open-source projects. With over 5k+ researchers, we are committed to advancing machine learning and AI technologies.

This project is licensed under the MIT License.