論文の概要: Revolutionizing Database Q&A with Large Language Models: Comprehensive Benchmark and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04475v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 13:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 22:45:53.460200
• Title: Revolutionizing Database Q&A with Large Language Models: Comprehensive Benchmark and Evaluation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるデータベースQ&Aの革命: 総合的なベンチマークと評価
• Authors: Yihang Zheng, Bo Li, Zhenghao Lin, Yi Luo, Xuanhe Zhou, Chen Lin, Jinsong Su, Guoliang Li, Shifu Li,
• Abstract要約: 最初の総合的なデータベースQ&AベンチマークであるDQAを紹介する。 DQAは、データベースQ&Aの生成、クリーニング、書き換えを自動化する革新的なLCMベースの方法である。 本稿では,DQA 上での総合的な LLM ベースのデータベース Q&A テストベッドを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.217701432032484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of Large Language Models (LLMs) has revolutionized Q&A across various industries, including the database domain. However, there is still a lack of a comprehensive benchmark to evaluate the capabilities of different LLMs and their modular components in database Q&A. To this end, we introduce DQA, the first comprehensive database Q&A benchmark. DQA features an innovative LLM-based method for automating the generation, cleaning, and rewriting of database Q&A, resulting in over 240,000 Q&A pairs in English and Chinese. These Q&A pairs cover nearly all aspects of database knowledge, including database manuals, database blogs, and database tools. This inclusion allows for additional assessment of LLMs' Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Tool Invocation Generation (TIG) capabilities in the database Q&A task. Furthermore, we propose a comprehensive LLM-based database Q&A testbed on DQA. This testbed is highly modular and scalable, with both basic and advanced components like Question Classification Routing (QCR), RAG, TIG, and Prompt Template Engineering (PTE). Besides, DQA provides a complete evaluation pipeline, featuring diverse metrics and a standardized evaluation process to ensure comprehensiveness, accuracy, and fairness. We use DQA to evaluate the database Q&A capabilities under the proposed testbed comprehensively. The evaluation reveals findings like (i) the strengths and limitations of nine different LLM-based Q&A bots and (ii) the performance impact and potential improvements of various service components (e.g., QCR, RAG, TIG). We hope our benchmark and findings will better guide the future development of LLM-based database Q&A research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)の開発は、データベースドメインを含む様々な産業のQ&Aに革命をもたらした。 しかし、データベースのQ&Aにおいて、異なるLLMとそのモジュールコンポーネントの機能を評価するための包括的なベンチマークがまだ存在しない。 この目的のために、最初の総合的なデータベースQ&AベンチマークであるDQAを紹介する。 DQAは、データベースQ&Aの生成、クリーニング、書き直しを自動化する革新的なLCMベースの手法を備えており、英語と中国語で24万組以上のQ&Aペアが存在する。 これらのQ&Aペアは、データベースマニュアル、データベースブログ、データベースツールなど、データベース知識のほぼすべての側面をカバーする。 このインクルージョンは、データベースQ&AタスクにおけるLLMの検索・拡張生成(RAG)とツール起動生成(TIG)機能の追加評価を可能にする。 さらに,DQA 上での総合的な LLM ベースのデータベース Q&A テストベッドを提案する。 このテストベッドは高度にモジュール化されており、質問分類ルーティング(QCR)、RAG、TIG、Prompt Template Engineering(PTE)といった基本的なコンポーネントと先進的なコンポーネントがある。 さらに、DQAは、さまざまなメトリクスと、包括性、正確性、公正性を保証するための標準化された評価プロセスを備えた、完全な評価パイプラインを提供する。 提案したテストベッドのデータベースQ&A機能を総合的に評価するために,DQAを使用する。 評価の結果は i)9種類のLDMベースのQ&Aボットの長所と短所 (ii)様々なサービスコンポーネント(例えば、QCR、RAG、TIG)のパフォーマンスへの影響と潜在的な改善。 LLMベースのデータベースQ&A研究の今後の発展を、我々のベンチマークと結果がより良く導くことを願っている。

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