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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15186v4
• Date: Thu, 7 Nov 2024 03:26:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 20:01:00.656245
• 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おけるデータ量の増加は、ユーザがデータにアクセスして分析する上での課題を引き起こします。 Text-to-sql (Text2) は自然言語処理(NLP)技術を用いて自然言語のintsqlクエリを変換することで問題を解決する。 LLM(Large Language Models)の開発により、LLMベースのText2メソッドが出現した。
• 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 in relational databases and the expertise needed for writing SQL queries pose challenges for users to access and analyze data. Text-to-SQL (Text2SQL) solves the issues by utilizing natural language processing (NLP) techniques to convert natural language into SQL queries. With the development of Large Language Models (LLMs), a range of LLM-based Text2SQL methods have emerged. This survey provides a comprehensive review of LLMs in Text2SQL tasks. We review benchmark datasets, prompt engineering methods, fine-tuning methods, and base models in LLM-based Text2SQL methods. We provide insights in each part and discuss future directions in this field.
• Abstract（参考訳）: リレーショナルデータベースにおけるデータ量の増加とSQLクエリの記述に必要な専門知識は、ユーザがデータにアクセスして分析する上での課題となる。 Text-to-SQL(Text2SQL)は自然言語処理(NLP)技術を利用して自然言語をSQLクエリに変換することで問題を解決する。 LLM(Large Language Models)の開発により、LLMベースのText2SQLメソッドが出現した。 この調査は、Text2SQLタスクにおけるLLMの包括的なレビューを提供する。 LLMベースのText2SQL手法のベンチマークデータセット、プロンプトエンジニアリング手法、微調整手法、ベースモデルについてレビューする。 我々は各部分に洞察を与え、この分野の今後の方向性について議論する。

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