論文の概要: NL2KQL: From Natural Language to Kusto Query

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02933v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 01:09:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 19:04:16.711941
• Title: NL2KQL: From Natural Language to Kusto Query
• Title（参考訳）: NL2KQL: 自然言語からKustoクエリへ
• Authors: Amir H. Abdi, Xinye Tang, Jeremias Eichelbaum, Mahan Das, Alex Klein, Nihal Irmak Pakis, William Blum, Daniel L Mace, Tanvi Raja, Namrata Padmanabhan, Ye Xing,
• Abstract要約: NL2KQLは、大規模言語モデル(LLM)を使用して自然言語クエリ(NLQ)をKusto Query Language(KQL)クエリに変換する革新的なフレームワークである。 NL2KQLのパフォーマンスを検証するために、オンライン(クエリ実行に基づく)とオフライン(クエリ解析に基づく)メトリクスの配列を使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7931930942711818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Data is growing rapidly in volume and complexity. Proficiency in database query languages is pivotal for crafting effective queries. As coding assistants become more prevalent, there is significant opportunity to enhance database query languages. The Kusto Query Language (KQL) is a widely used query language for large semi-structured data such as logs, telemetries, and time-series for big data analytics platforms. This paper introduces NL2KQL an innovative framework that uses large language models (LLMs) to convert natural language queries (NLQs) to KQL queries. The proposed NL2KQL framework includes several key components: Schema Refiner which narrows down the schema to its most pertinent elements; the Few-shot Selector which dynamically selects relevant examples from a few-shot dataset; and the Query Refiner which repairs syntactic and semantic errors in KQL queries. Additionally, this study outlines a method for generating large datasets of synthetic NLQ-KQL pairs which are valid within a specific database contexts. To validate NL2KQL's performance, we utilize an array of online (based on query execution) and offline (based on query parsing) metrics. Through ablation studies, the significance of each framework component is examined, and the datasets used for benchmarking are made publicly available. This work is the first of its kind and is compared with available baselines to demonstrate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: データは容積と複雑さで急速に成長しています。 データベースクエリ言語の性能は、効率的なクエリを作成する上で重要である。 コーディングアシスタントが普及するにつれて、データベースクエリ言語を強化する大きな機会がある。 Kusto Query Language(KQL)は、ログ、テレメトリ、ビッグデータ分析プラットフォームのための時系列といった、大規模な半構造化データのための広く使われているクエリ言語である。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて自然言語クエリ(NLQ)をKQLクエリに変換する,革新的なフレームワークであるNL2KQLを紹介する。 提案されたNL2KQLフレームワークには、スキーマを最も関連する要素に絞り込むSchema Refiner、数ショットデータセットから関連するサンプルを動的に選択するFew-shot Selector、KQLクエリの構文的およびセマンティックエラーを修復するQuery Refinerなど、いくつかの重要なコンポーネントが含まれている。 さらに、本研究では、特定のデータベースコンテキスト内で有効な合成NLQ-KQLペアの大規模なデータセットを生成する方法の概要を述べる。 NL2KQLのパフォーマンスを検証するために、オンライン(クエリ実行に基づく)とオフライン(クエリ解析に基づく)メトリクスの配列を使用します。 アブレーション研究を通じて、各フレームワークコンポーネントの重要性を調べ、ベンチマークに使用されるデータセットを公開している。 この作品はこの種の作品としては初めてであり、有効性を示すために利用可能なベースラインと比較されている。

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