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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04475v2
• Date: Fri, 06 Dec 2024 05:51:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:53:23.168242
• 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: DQABenchは、Large Language Models (LLMs)の最初の包括的なデータベースQAベンチマークである。 DQABenchは、評価データセットの生成、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20万以上のQAペアが別々に作られている。 さらに,本テストベッドは,QCR,RAG,TIG,Promptテンプレートエンジニアリング(PTE)といった基本的かつ先進的なコンポーネントを備えた,高度にモジュール化され,スケーラブルなデータベースQA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:
• Abstract: The development of Large Language Models (LLMs) has revolutionized QA 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 QA. To this end, we introduce DQABench, the first comprehensive database QA benchmark for LLMs. DQABench features an innovative LLM-based method to automate the generation, cleaning, and rewriting of evaluation dataset, resulting in over 200,000 QA pairs in English and Chinese, separately. These QA pairs cover a wide range of database-related knowledge extracted from manuals, online communities, and database instances. This inclusion allows for an additional assessment of LLMs' Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Tool Invocation Generation (TIG) capabilities in the database QA task. Furthermore, we propose a comprehensive LLM-based database QA testbed DQATestbed. This testbed is highly modular and scalable, with basic and advanced components such as Question Classification Routing (QCR), RAG, TIG, and Prompt Template Engineering (PTE). Moreover, DQABench provides a comprehensive evaluation pipeline that computes various metrics throughout a standardized evaluation process to ensure the accuracy and fairness of the evaluation. We use DQABench to evaluate the database QA capabilities under the proposed testbed comprehensively. The evaluation reveals findings like (i) the strengths and limitations of nine LLM-based QA bots and (ii) the performance impact and potential improvements of various service components (e.g., QCR, RAG, TIG). Our benchmark and findings will guide the future development of LLM-based database QA research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の開発は、データベースドメインを含む様々な業界でQAに革命をもたらした。 しかし、データベースQAにおける異なる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。 DQABenchはLLMの最初の総合的なデータベースQAベンチマークである。 DQABenchは、評価データセットの生成、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20万以上のQAペアが別々に作られている。 これらのQAペアは、マニュアル、オンラインコミュニティ、データベースインスタンスから抽出された幅広いデータベース関連の知識をカバーしている。 このインクルージョンは、データベースQA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,LLMベースの総合データベースQAテストベッドDQATestbed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スケーラブルで、質問分類ルーティング(QCR)、RAG、TIG、Prompt Template Engineering(PTE)といった基本的な高度なコンポーネントを備えている。 さらに、DQABenchは、標準化された評価プロセスを通して様々なメトリクスを計算し、評価の正確性と公平性を保証する包括的な評価パイプラインを提供する。 DQABenchを用いて、提案したテストベッドのデータベースQA能力を総合的に評価する。 評価の結果は i) LLMベースの9つのQA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QA研究の今後の展開を示唆する。

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