論文の概要: The Death of Schema Linking? Text-to-SQL in the Age of Well-Reasoned Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07702v2
• Date: Sun, 18 Aug 2024 19:06:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 13:17:05.939093
• Title: The Death of Schema Linking? Text-to-SQL in the Age of Well-Reasoned Language Models
• Title（参考訳）: スキーマリンクの死 : 調和した言語モデルの時代におけるテキストからSQL
• Authors: Karime Maamari, Fadhil Abubaker, Daniel Jaroslawicz, Amine Mhedhbi,
• Abstract要約: 次世代の大規模言語モデル(LLM)を使用する場合のスキーマリンクを再検討する。 より新しいモデルでは,無関係なモデルが多数存在する場合でも,生成時に関連するスキーマ要素を利用することが可能であることが実証的に判明した。 文脈情報をフィルタリングする代わりに、拡張、選択、修正などのテクニックを強調し、テキストからBIRDパイプラインの精度を向上させるためにそれらを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9149661171430259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Schema linking is a crucial step in Text-to-SQL pipelines. Its goal is to retrieve the relevant tables and columns of a target database for a user's query while disregarding irrelevant ones. However, imperfect schema linking can often exclude required columns needed for accurate query generation. In this work, we revisit schema linking when using the latest generation of large language models (LLMs). We find empirically that newer models are adept at utilizing relevant schema elements during generation even in the presence of large numbers of irrelevant ones. As such, our Text-to-SQL pipeline entirely forgoes schema linking in cases where the schema fits within the model's context window in order to minimize issues due to filtering required schema elements. Furthermore, instead of filtering contextual information, we highlight techniques such as augmentation, selection, and correction, and adopt them to improve the accuracy of our Text-to-SQL pipeline. Our approach ranks first on the BIRD benchmark achieving an accuracy of 71.83%.
• Abstract（参考訳）: スキーマリンクは、Text-to-SQLパイプラインにおいて重要なステップである。 その目標は、無関係なものを無視しながら、ユーザのクエリーに対するターゲットデータベースの関連テーブルと列を取得することである。 しかしながら、不完全なスキーマリンクは、正確なクエリ生成に必要な列を除外することが多い。 本研究では,次世代の大規模言語モデル(LLM)を使用する場合のスキーマリンクを再検討する。 より新しいモデルでは,無関係なモデルが多数存在する場合でも,生成時に関連するスキーマ要素を利用することが可能であることが実証的に判明した。 このように、当社のText-to-SQLパイプラインは、スキーマがモデルのコンテキストウィンドウ内に収まる場合、必要なスキーマ要素のフィルタリングによる問題を最小限に抑えるために、スキーマリンクを完全に禁止しています。 さらに、コンテキスト情報をフィルタリングする代わりに、拡張、選択、修正といったテクニックを強調し、Text-to-SQLパイプラインの精度を向上させるためにそれらを採用します。 提案手法はBIRDベンチマークで71.83%の精度で評価された。

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