論文の概要: CHESS: Contextual Harnessing for Efficient SQL Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16755v1
• Date: Mon, 27 May 2024 01:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 19:25:57.203249
• Title: CHESS: Contextual Harnessing for Efficient SQL Synthesis
• Title（参考訳）: CHESS: 効率的なSQL合成のためのコンテキストハラスメント
• Authors: Shayan Talaei, Mohammadreza Pourreza, Yu-Chen Chang, Azalia Mirhoseini, Amin Saberi,
• Abstract要約: 我々は,関連するデータとコンテキストを検索し,効率的なスキーマを選択し,正確で効率的なクエリを合成する新しいパイプラインを提案する。 提案手法は,BIRDデータセットの領域横断における最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9506402593665235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Utilizing large language models (LLMs) for transforming natural language questions into SQL queries (text-to-SQL) is a promising yet challenging approach, particularly when applied to real-world databases with complex and extensive schemas. In particular, effectively incorporating data catalogs and database values for SQL generation remains an obstacle, leading to suboptimal solutions. We address this problem by proposing a new pipeline that effectively retrieves relevant data and context, selects an efficient schema, and synthesizes correct and efficient SQL queries. To increase retrieval precision, our pipeline introduces a hierarchical retrieval method leveraging model-generated keywords, locality-sensitive hashing indexing, and vector databases. Additionally, we have developed an adaptive schema pruning technique that adjusts based on the complexity of the problem and the model's context size. Our approach generalizes to both frontier proprietary models like GPT-4 and open-source models such as Llama-3-70B. Through a series of ablation studies, we demonstrate the effectiveness of each component of our pipeline and its impact on the end-to-end performance. Our method achieves new state-of-the-art performance on the cross-domain challenging BIRD dataset.
• Abstract（参考訳）: 自然言語の質問をSQLクエリ(text-to-SQL)に変換するための大規模言語モデル(LLM)の利用は、特に複雑で広範なスキーマを持つ現実世界のデータベースに適用する場合、有望で難しいアプローチである。 特に、SQL生成のためのデータカタログとデータベース値を効果的に組み込むことは、依然として障害であり、亜最適ソリューションに繋がる。 この問題に対処するために、関連するデータやコンテキストを効率的に検索し、効率的なスキーマを選択し、正しいSQLクエリを合成する新しいパイプラインを提案する。 検索精度を向上させるために,モデル生成キーワード,局所性に敏感なハッシュインデックス,ベクトルデータベースを活用した階層的検索手法を提案する。 さらに、問題の複雑さとモデルのコンテキストサイズに基づいて、適応的なスキーマプルーニング手法を開発した。 我々のアプローチは、GPT-4のようなフロンティアプロプライエタリモデルと、Llama-3-70Bのようなオープンソースモデルの両方に一般化されている。 一連のアブレーション研究を通じて、パイプラインの各コンポーネントの有効性と、エンドツーエンドのパフォーマンスへの影響を実証する。 提案手法は,BIRDデータセットの領域横断における最先端性能を実現する。

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