論文の概要: A Survey of NL2SQL with Large Language Models: Where are we, and where are we going?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05109v3
• Date: Wed, 04 Dec 2024 04:57:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 10:28:50.654385
• Title: A Survey of NL2SQL with Large Language Models: Where are we, and where are we going?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるNL2SQLの調査: 私たちはどこにいて、どこに行くのか?
• Authors: Xinyu Liu, Shuyu Shen, Boyan Li, Peixian Ma, Runzhi Jiang, Yuxin Zhang, Ju Fan, Guoliang Li, Nan Tang, Yuyu Luo,
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLM) を用いたNL2手法のレビューを行う。 LLM時代におけるNL2の研究課題とオープン問題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.84561352339466
• License:
• Abstract: Translating users' natural language queries (NL) into SQL queries (i.e., NL2SQL, a.k.a., Text-to-SQL) can significantly reduce barriers to accessing relational databases and support various commercial applications. The performance of NL2SQL has been greatly enhanced with the emergence of Large Language Models (LLMs). In this survey, we provide a comprehensive review of NL2SQL techniques powered by LLMs, covering its entire lifecycle from the following four aspects: (1) Model: NL2SQL translation techniques that tackle not only NL ambiguity and under-specification, but also properly map NL with database schema and instances; (2) Data: From the collection of training data, data synthesis due to training data scarcity, to NL2SQL benchmarks; (3) Evaluation: Evaluating NL2SQL methods from multiple angles using different metrics and granularities; and (4) Error Analysis: analyzing NL2SQL errors to find the root cause and guiding NL2SQL models to evolve. Moreover, we provide a rule of thumb for developing NL2SQL solutions. Finally, we discuss the research challenges and open problems of NL2SQL in the LLMs era.
• Abstract（参考訳）: ユーザの自然言語クエリ(NL)をSQLクエリ(NL2SQL、つまりText-to-SQL)に変換することで、リレーショナルデータベースへのアクセスやさまざまな商用アプリケーションのサポートに対する障壁を大幅に削減することができる。 NL2SQLの性能は、LLM(Large Language Models)の出現によって大幅に向上した。 モデル: NL2SQLの曖昧さと不特定性に対処するだけでなく,データベーススキーマやインスタンスにNLを適切にマッピングする手法,(2)データ:トレーニングデータ収集からトレーニングデータ不足によるデータ合成,(3)NL2SQLベンチマーク,(3)評価:異なるメトリクスと粒度を用いて複数の角度からNL2SQLメソッドを評価すること,(4)エラー解析:NL2SQLエラーを分析して根本原因を見つけ,NL2SQLモデルを進化させる方法。 さらに、NL2SQLソリューションを開発するための親指規則も提供する。 最後に,LLM時代のNL2SQLの研究課題とオープン問題について論じる。

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