論文の概要: EPI-SQL: Enhancing Text-to-SQL Translation with Error-Prevention Instructions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14453v1
- Date: Sun, 21 Apr 2024 03:52:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 18:17:13.692339
- Title: EPI-SQL: Enhancing Text-to-SQL Translation with Error-Prevention Instructions
- Title（参考訳）: EPI-SQL: エラー防止命令によるテキストからSQLへの変換の強化
- Authors: Xiping Liu, Zhao Tan,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models(LLMs)を利用した新しい手法フレームワークであるEPIを導入し,テキスト・ツー・ワン・タスクの性能向上を図る。
EPI-は4段階のプロセスで動作し、一般的なエラー防止命令(EPI)を生成する。
タスク固有のガイダンスを提供し、手元にあるタスクの潜在的なエラーを回避することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5755004576310334
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The conversion of natural language queries into SQL queries, known as Text-to-SQL, is a critical yet challenging task. This paper introduces EPI-SQL, a novel methodological framework leveraging Large Language Models (LLMs) to enhance the performance of Text-to-SQL tasks. EPI-SQL operates through a four-step process. Initially, the method involves gathering instances from the Spider dataset on which LLMs are prone to failure. These instances are then utilized to generate general error-prevention instructions (EPIs). Subsequently, LLMs craft contextualized EPIs tailored to the specific context of the current task. Finally, these context-specific EPIs are incorporated into the prompt used for SQL generation. EPI-SQL is distinguished in that it provides task-specific guidance, enabling the model to circumvent potential errors for the task at hand. Notably, the methodology rivals the performance of advanced few-shot methods despite being a zero-shot approach. An empirical assessment using the Spider benchmark reveals that EPI-SQL achieves an execution accuracy of 85.1\%, underscoring its effectiveness in generating accurate SQL queries through LLMs. The findings indicate a promising direction for future research, i.e. enhancing instructions with task-specific and contextualized rules, for boosting LLMs' performance in NLP tasks.
- Abstract（参考訳）: 自然言語クエリのSQLクエリへの変換は、Text-to-SQLとして知られているが、重要な課題である。
本稿では,Large Language Models(LLMs)を利用した新しい手法フレームワークであるEPI-SQLを紹介し,テキスト・トゥ・SQLタスクの性能を向上させる。
EPI-SQLは4段階のプロセスで動作する。
最初は、LPMが失敗しがちなSpiderデータセットからインスタンスを収集する。
これらのインスタンスは、一般的なエラー防止命令(EPI)を生成するために使用される。
その後、LLMは現在のタスクの特定のコンテキストに合わせてコンテキスト化されたEPIを作成する。
最後に、これらのコンテキスト固有のEPIは、SQL生成に使用されるプロンプトに組み込まれる。
EPI-SQLはタスク固有のガイダンスを提供することで、手元にあるタスクの潜在的なエラーを回避することができる。
特に、この手法はゼロショットアプローチであるにもかかわらず、先進的な数ショット手法のパフォーマンスに匹敵する。
スパイダーベンチマークを用いた実証的な評価では、EPI-SQLは85.1\%の実行精度を達成し、LLMによる正確なSQLクエリ生成の有効性を裏付けている。
この結果から,NLPタスクにおけるLCMの性能向上を目的とした,タスク固有およびコンテキスト化されたルールによる指示の強化という,今後の研究への有望な方向性が示唆された。
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