論文の概要: A Survey on Employing Large Language Models for Text-to-SQL Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15186v3
• Date: Mon, 9 Sep 2024 06:17:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-11 01:25:35.364884
• Title: A Survey on Employing Large Language Models for Text-to-SQL Tasks
• Title（参考訳）: テキスト-SQLタスクにおける大規模言語モデルの適用に関する調査
• Authors: Liang Shi, Zhengju Tang, Nan Zhang, Xiaotong Zhang, Zhi Yang,
• Abstract要約: リレーショナルデータベースに格納されるデータの量の増加により、様々な分野において、このデータの効率的なクエリと利用の必要性が高まっている。 LLM(Large Language Models)の最近の発展を活かすため、様々な新しい手法が登場し、迅速なエンジニアリングと微調整に重点が置かれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.527891544418805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing volume of data stored in relational databases has led to the need for efficient querying and utilization of this data in various sectors. However, writing SQL queries requires specialized knowledge, which poses a challenge for non-professional users trying to access and query databases. Text-to-SQL parsing solves this issue by converting natural language queries into SQL queries, thus making database access more accessible for non-expert users. To take advantage of the recent developments in Large Language Models (LLMs), a range of new methods have emerged, with a primary focus on prompt engineering and fine-tuning. This survey provides a comprehensive overview of LLMs in text-to-SQL tasks, discussing benchmark datasets, prompt engineering, fine-tuning methods, and future research directions. We hope this review will enable readers to gain a broader understanding of the recent advances in this field and offer some insights into its future trajectory.
• Abstract（参考訳）: リレーショナルデータベースに格納されるデータの量の増加により、様々な分野において、このデータの効率的なクエリと利用の必要性が高まっている。 しかし、SQLクエリを書くには特別な知識が必要です。 テキストからSQLへの構文解析は、自然言語クエリをSQLクエリに変換することでこの問題を解決する。 LLM(Large Language Models)の最近の発展を活かすため、様々な新しい手法が登場し、迅速なエンジニアリングと微調整に重点が置かれている。 この調査では、テキストからSQLまでのタスクにおけるLLMの概要、ベンチマークデータセットの議論、迅速なエンジニアリング、微調整方法、今後の研究方向性について概説する。 このレビューは、読者がこの分野の最近の進歩をより深く理解し、その将来的な軌道についての洞察を得られることを願っている。

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