論文の概要: DFIN-SQL: Integrating Focused Schema with DIN-SQL for Superior Accuracy in Large-Scale Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00872v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 07:14:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 16:18:46.080795
• Title: DFIN-SQL: Integrating Focused Schema with DIN-SQL for Superior Accuracy in Large-Scale Databases
• Title（参考訳）: DFIN-SQL:DIN-SQLと集中型スキーマの統合による大規模データベースの高精度化
• Authors: Shai Volvovsky, Marco Marcassa, Mustafa Panbiharwala
• Abstract要約: 本稿では,DIN-composed (Decomposed-In-Context) の革新的な拡張であるDFINを紹介する。 DFINは、不正確な主要なソースであるスキーマリンクエラーに対処することで、テキストからコンポジションへの変換を強化する。 実世界の挑戦的なベンチマークであるBIRDデータセットの評価では、DFINは効率だけでなく精度も向上し、51.69のスコアが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of converting natural language queries into SQL queries is intricate, necessitating a blend of precise techniques for an accurate translation. The DIN-SQL (Decomposed-In-Context SQL) methodology represents a significant development in this domain. This paper introduces DFIN (Decomposed Focused-In-Context), an innovative extension of DIN-SQL that enhances Text-to-SQL conversion by addressing schema linking errors, which are a major source of inaccuracies. DFIN uniquely alternates between prompting techniques and Retrieval-Augmented Generation (RAG), adapting to the size and complexity of the database schema. A preprocessing phase embeds database definitions and leverages annotated files, akin to those in the BIRD dataset, facilitating the runtime retrieval of pertinent schema information. This strategy significantly reduces the token count for schema linking prompts, enabling the use of a standard GPT-4 model over its larger context variant, thus handling large-scale databases more effectively and economically. Our evaluation on the BIRD dataset, a challenging real-world benchmark, demonstrates that DFIN not only scales efficiently but also improves accuracy, achieving a score of 51.69. This improvement surpasses DIN-SQL method (the current third-place), which is the highest-ranked model employing in-context learning rather than fine-tuning, previously scoring 50.72. The advancement of DFIN underscores the evolving capabilities of in-context learning methodologies combined with advanced language models, offering a promising avenue for future research in complex Text-to-SQL conversion tasks.
• Abstract（参考訳）: 自然言語クエリをsqlクエリに変換するタスクは複雑で、正確な翻訳のための正確なテクニックをブレンドする必要がある。 DIN-SQL (Decomposed-In-Context SQL) の方法論は、この領域における重要な発展を示している。 本稿では,dfin (decomposed focused-in-context) について紹介する。din-sqlの革新的な拡張であり,不正確性の主要な原因であるスキーマリンクエラーに対処することで,テキストからsqlへの変換を強化する。 DFINはプロンプト技術とRAG(Retrieval-Augmented Generation)を一意に交互に置き換え、データベーススキーマのサイズと複雑さに適応する。 事前処理フェーズはデータベース定義を埋め込んで、BIRDデータセットに似たアノテーション付きファイルを活用することで、関連するスキーマ情報のランタイム検索を容易にする。 この戦略は、スキーマリンクプロンプトのトークン数を著しく減らし、より大きなコンテキストのバリエーションに標準のGPT-4モデルを使用することで、大規模データベースをより効果的かつ経済的に扱うことができる。 実世界の挑戦的なベンチマークであるBIRDデータセットの評価は、DFINが効率よくスケールするだけでなく、精度も向上し、51.69のスコアを得ることを示した。 この改善は、以前50.72点だった微調整ではなく、コンテキスト内学習を用いた最高ランクのモデルであるdin-sql法(現在の第3位)を上回っている。 DFINの進歩は、先進的な言語モデルと組み合わされた文脈内学習方法論の進化的能力を強調し、複雑なテキストからSQLへの変換タスクにおける将来的な研究の道筋を提供する。

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