論文の概要: RoundTable: Leveraging Dynamic Schema and Contextual Autocomplete for Enhanced Query Precision in Tabular Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12369v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 13:13:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 13:53:43.111474
- Title: RoundTable: Leveraging Dynamic Schema and Contextual Autocomplete for Enhanced Query Precision in Tabular Question Answering
- Title（参考訳）: RoundTable: 問合せ回答におけるクエリ精度向上のための動的スキーマと文脈自動補完の活用
- Authors: Pratyush Kumar, Kuber Vijaykumar Bellad, Bharat Vadlamudi, Aman Chadha,
- Abstract要約: 現実世界のデータセットは、大きな属性と複雑な値の配列を特徴とすることが多い。
従来の手法ではデータセットのサイズと複雑さをLarge Language Modelsに完全にリレーすることはできません。
入力テーブル上でFTS(Full-Text Search)を利用する新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.214912072391108
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With advancements in Large Language Models (LLMs), a major use case that has emerged is querying databases in plain English, translating user questions into executable database queries, which has improved significantly. However, real-world datasets often feature a vast array of attributes and complex values, complicating the LLMs task of accurately identifying relevant columns or values from natural language queries. Traditional methods cannot fully relay the datasets size and complexity to the LLM. To address these challenges, we propose a novel framework that leverages Full-Text Search (FTS) on the input table. This approach not only enables precise detection of specific values and columns but also narrows the search space for language models, thereby enhancing query accuracy. Additionally, it supports a custom auto-complete feature that suggests queries based on the data in the table. This integration significantly refines the interaction between the user and complex datasets, offering a sophisticated solution to the limitations faced by current table querying capabilities. This work is accompanied by an application for both Mac and Windows platforms, which readers can try out themselves on their own data.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の進歩により、出現した主要なユースケースは、データベースを平易な英語でクエリし、ユーザ質問を実行可能なデータベースクエリに変換することである。
しかし、現実世界のデータセットは、多くの属性と複雑な値を特徴としており、自然言語クエリから関連する列や値を正確に識別するLLMタスクを複雑にしている。
従来の手法では、データセットのサイズと複雑さをLLMに完全にリレーすることはできない。
これらの課題に対処するために,入力テーブル上でFTS(Full-Text Search)を活用する新しいフレームワークを提案する。
このアプローチは、特定の値や列を正確に検出するだけでなく、言語モデルの検索スペースを狭め、クエリの精度を向上させる。
さらに、テーブル内のデータに基づいたクエリを推奨するカスタムの自動補完機能もサポートされている。
この統合により、ユーザと複雑なデータセット間のインタラクションが大幅に改善され、現在のテーブルクエリ機能によって直面する制限に対する高度なソリューションが提供される。
この作業にはMacとWindowsプラットフォーム用のアプリケーションが含まれており、読者は自身のデータで試すことができる。
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