論文の概要: Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08426v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 17:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 15:47:23.016482
• Title: Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL
• Title（参考訳）: 次世代データベースインタフェース: LLM-based Text-to-SQL の調査
• Authors: Zijin Hong, Zheng Yuan, Qinggang Zhang, Hao Chen, Junnan Dong, Feiran Huang, Xiao Huang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解において重要な能力を示している。 PLMはテキスト・ツー・タスクに利用され、有望な性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.75829309721909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating accurate SQL according to natural language questions (text-to-SQL) is a long-standing problem since it is challenging in user question understanding, database schema comprehension, and SQL generation. Conventional text-to-SQL systems include human engineering and deep neural networks. Subsequently, pre-trained language models (PLMs) have been developed and utilized for text-to-SQL tasks, achieving promising performance. As modern databases become more complex and corresponding user questions more challenging, PLMs with limited comprehension capabilities can lead to incorrect SQL generation. This necessitates more sophisticated and tailored optimization methods, which, in turn, restricts the applications of PLM-based systems. Most recently, large language models (LLMs) have demonstrated significant abilities in natural language understanding as the model scale remains increasing. Therefore, integrating the LLM-based implementation can bring unique opportunities, challenges, and solutions to text-to-SQL research. In this survey, we present a comprehensive review of LLM-based text-to-SQL. Specifically, we propose a brief overview of the current challenges and the evolutionary process of text-to-SQL. Then, we provide a detailed introduction to the datasets and metrics designed to evaluate text-to-SQL systems. After that, we present a systematic analysis of recent advances in LLM-based text-to-SQL. Finally, we discuss the remaining challenges in this field and propose expectations for future directions.
• Abstract（参考訳）: 自然言語の質問(text-to-SQL)に基づいて正確なSQLを生成することは、ユーザ質問の理解、データベーススキーマの理解、SQL生成において困難であるため、長年にわたる問題である。 従来のテキストからSQLへのシステムには、ヒューマンエンジニアリングとディープニューラルネットワークが含まれる。 その後、事前訓練された言語モデル(PLM)が開発され、テキストからSQLまでのタスクに利用され、有望なパフォーマンスを実現している。 現代のデータベースがより複雑になり、それに対応するユーザ質問がより困難になるにつれて、限定的な理解能力を持つPLMは、誤ったSQL生成につながる可能性がある。 これはより洗練された最適化手法を必要とし、PLMベースのシステムの適用を制限する。 近年,大規模言語モデル (LLM) は,モデルスケールの増大に伴い,自然言語理解において重要な能力を示した。 したがって、LLMベースの実装を統合することで、テキストからSQLへのリサーチにユニークな機会、課題、ソリューションをもたらすことができる。 本稿では LLM ベースのテキスト-to-SQL の総合的なレビューを行う。 具体的には,テキスト・トゥ・SQLの現在の課題と進化過程について概説する。 次に、テキスト・トゥ・SQLシステムを評価するために設計されたデータセットとメトリクスの詳細を紹介する。 その後、LLMベースのテキスト・トゥ・SQLの最近の進歩を体系的に分析する。 最後に,この分野での課題について考察し,今後の方向性を期待する。

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