論文の概要: Knowledge-to-SQL: Enhancing SQL Generation with Data Expert LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11517v3
• Date: Thu, 6 Jun 2024 13:56:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 21:22:40.189515
• Title: Knowledge-to-SQL: Enhancing SQL Generation with Data Expert LLM
• Title（参考訳）: Knowledge-to-SQL: データエキスパートLLMによるSQL生成の強化
• Authors: Zijin Hong, Zheng Yuan, Hao Chen, Qinggang Zhang, Feiran Huang, Xiao Huang,
• Abstract要約: 既存のメソッドは、クエリを生成するための大規模言語モデル(LLM)の包括的な機能に依存している。 我々は,すべてのテキスト・トゥ・モデルに対して適切な知識を利用する知識・ツー・データ・エキスパート・フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.888784472807775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating accurate SQL queries for user questions (text-to-SQL) has been a long-standing challenge since it requires a deep understanding of both the user's question and the corresponding database schema in order to retrieve the desired content accurately. Existing methods rely on the comprehensive capability of large language models (LLMs) to generate the SQL. However, some necessary knowledge is not explicitly included in the database schema and user question or has been learned by LLMs. Thus, the generated SQL of the knowledge-insufficient questions may be inaccurate, negatively influencing the text-to-SQL models' performance and robustness. To address this challenge, we propose the Knowledge-to-SQL framework, which employs tailored Data Expert LLM (DELLM) to provide helpful knowledge for all text-to-SQL models. Specifically, we introduce the detailed implementation of DELLM regarding table reading and the basic fine-tuning process. We further propose a Preference Learning via Database Feedback (PLDBF) strategy, refining the DELLM to generate more helpful knowledge for LLMs. Extensive experiments verify that DELLM can enhance the state-of-the-art approaches for text-to-SQL tasks. The corresponding code of DELLM is released for further research.
• Abstract（参考訳）: ユーザの問合せ(text-to-SQL)に対する正確なSQLクエリの生成は、ユーザの問合せとそれに対応するデータベーススキーマの両方を正確に取得するために、長年にわたる課題である。 既存のメソッドは、SQLを生成するための大規模言語モデル(LLM)の包括的な機能に依存している。 しかし、いくつかの必要な知識はデータベーススキーマやユーザ質問に明示的に含まれていない。 したがって、知識不足の質問が生成したSQLは不正確であり、テキストからSQLモデルのパフォーマンスと堅牢性に悪影響を及ぼす可能性がある。 この課題に対処するために、我々は、すべてのテキスト・トゥ・SQLモデルに有用な知識を提供するために、カスタマイズされたデータエキスパートLLM(DELLM)を使用する知識・ツー・SQLフレームワークを提案する。 具体的には、テーブル読解と基本微調整プロセスに関するDELLMの詳細な実装を紹介する。 さらに,PLDBF(Preference Learning via Database Feedback)戦略を提案する。 大規模な実験により、DELLMはテキストからSQLへのタスクに対する最先端のアプローチを強化することができる。 DELLMの対応するコードは、さらなる研究のためにリリースされている。

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