論文の概要: DBCopilot: Scaling Natural Language Querying to Massive Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03463v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 12:37:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 14:56:45.825545
• Title: DBCopilot: Scaling Natural Language Querying to Massive Databases
• Title（参考訳）: DBCopilot: 大規模データベースへの自然言語クエリのスケーリング
• Authors: Tianshu Wang, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun, Xiaoyang Chen, Hao Wang, Zhenyu Zeng
• Abstract要約: 既存の方法は、大規模で動的に変化するデータベースを扱う際に、スケーラビリティの課題に直面します。 本稿では,DBCopilotについて紹介する。DBCopilotは,大規模データベース間のルーティングにコンパクトで柔軟なコピロットモデルを用いるフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.366970974952125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-SQL simplifies database interactions by enabling non-experts to convert their natural language (NL) questions into Structured Query Language (SQL) queries. While recent advances in large language models (LLMs) have improved the zero-shot text-to-SQL paradigm, existing methods face scalability challenges when dealing with massive, dynamically changing databases. This paper introduces DBCopilot, a framework that addresses these challenges by employing a compact and flexible copilot model for routing across massive databases. Specifically, DBCopilot decouples the text-to-SQL process into schema routing and SQL generation, leveraging a lightweight sequence-to-sequence neural network-based router to formulate database connections and navigate natural language questions through databases and tables. The routed schemas and questions are then fed into LLMs for efficient SQL generation. Furthermore, DBCopilot also introduced a reverse schema-to-question generation paradigm, which can learn and adapt the router over massive databases automatically without requiring manual intervention. Experimental results demonstrate that DBCopilot is a scalable and effective solution for real-world text-to-SQL tasks, providing a significant advancement in handling large-scale schemas.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQLは、非専門家が自然言語(NL)質問を構造化クエリ言語(SQL)クエリに変換することによって、データベースのインタラクションを単純化する。 大規模言語モデル(llm)の最近の進歩はゼロショットテキストからsqlへのパラダイムを改善したが、既存の手法は大規模で動的に変化するデータベースを扱う際のスケーラビリティの課題に直面している。 本稿では,大規模データベース間のルーティングにコンパクトでフレキシブルなコピロットモデルを採用することで,これらの課題に対処するフレームワークであるdbcopilotを紹介する。 具体的には、DBCopilotは、テキストからSQLまでのプロセスをスキーマルーティングとSQL生成に分離し、軽量なシーケンスからシーケンスのニューラルネットワークベースのルータを活用して、データベース接続を定式化し、データベースとテーブルを介して自然言語の質問をナビゲートする。 ルーティングされたスキーマと質問は、効率的なSQL生成のためにLLMに入力される。 さらにdbcopilotでは,大規模なデータベース上でルータを自動的に学習し,手作業による介入を必要とせずに適用可能な,逆スキーマからクエリへの生成パラダイムも導入している。 実験の結果、DBCopilotは現実世界のテキスト-SQLタスクに対してスケーラブルで効果的なソリューションであり、大規模なスキーマを扱う上で大きな進歩をもたらすことが示されている。

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