論文の概要: Lucy: Think and Reason to Solve Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05153v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 18:56:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 20:58:28.703567
• Title: Lucy: Think and Reason to Solve Text-to-SQL
• Title（参考訳）: Lucy: テキストからSQLへの解決を考えた理由
• Authors: Nina Narodytska, Shay Vargaftik,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語でデータベースをクエリするユーザを支援するために大きな進歩を遂げた。 LLMは、多くの標準ベンチマークで最先端の結果を提供するが、大規模エンタープライズデータベースに適用した場合、その性能は著しく低下する。 本稿では,質問理解におけるLLMのパワーと,複雑なデータベース制約を扱う自動推論手法を組み合わせた新しい解を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.52968634440807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have made significant progress in assisting users to query databases in natural language. While LLM-based techniques provide state-of-the-art results on many standard benchmarks, their performance significantly drops when applied to large enterprise databases. The reason is that these databases have a large number of tables with complex relationships that are challenging for LLMs to reason about. We analyze challenges that LLMs face in these settings and propose a new solution that combines the power of LLMs in understanding questions with automated reasoning techniques to handle complex database constraints. Based on these ideas, we have developed a new framework that outperforms state-of-the-art techniques in zero-shot text-to-SQL on complex benchmarks
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語でデータベースをクエリするユーザを支援するために大きな進歩を遂げた。 LLMベースの技術は多くの標準ベンチマークで最先端の結果を提供するが、大規模エンタープライズデータベースに適用された場合、その性能は著しく低下する。 なぜなら、これらのデータベースには複雑な関係を持つ多数のテーブルがあり、LCMが推論を困難にしているからです。 これらの設定でLLMが直面する課題を分析し、複雑なデータベース制約に対処する自動推論技術と質問理解におけるLLMの力を組み合わせた新しいソリューションを提案する。 これらのアイデアに基づいて、複雑なベンチマークにおいてゼロショットテキスト-SQLにおける最先端技術より優れた新しいフレームワークを開発した。

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