데이터베이스에서 오류 없이 실행되는 쿼리도 사용자가 묻지 않은 답을 낼 수 있습니다. 자연어 데이터 접근의 어려움은 의미에서 시작합니다. 어떤 지표를 요청했는지, 어떤 차원과 기간이 필요한지, 어느 데이터 범위가 허용되는지를 구분해야 합니다.
블루어반의 설계는 해석 후보와 컴파일 허가를 분리합니다. 업무 용어를 선택된 테이블 범위의 의미 메타데이터에 연결한 뒤, 연산 종류와 바인딩의 모호성, 테넌트 맥락을 확인합니다. 특정 지표가 후보로 선택됐다는 이유만으로 그 정의를 쿼리에 강제하지 않습니다.
선언된 지표의 필수 필터는 SQL 구문 트리에 적용할 수 있습니다. 수정된 SQL은 구조 검증을 다시 거칩니다. 해석 후보, 허가 결정, 적용된 제약, 검증된 쿼리를 별도 단계로 남겨 각 판단을 살펴볼 수 있게 합니다.
가상 질문 “2025년 월별 주문 건수”라면 기간과 그룹 조건이 SQL까지 유지돼야 합니다. SELECT 문법이 맞아도 연도 조건이 빠지면 다른 질문이 됩니다. AST 검사는 금지된 구조를 걸러내고, 의미 평가는 질문이 보존됐는지를 다뤄야 합니다.