論文の概要: E-SQL: Direct Schema Linking via Question Enrichment in Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16751v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 09:45:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:39:13.056011
• Title: E-SQL: Direct Schema Linking via Question Enrichment in Text-to-SQL
• Title（参考訳）: E-SQL: テキストからSQLへの質問強化による直接スキーマリンク
• Authors: Hasan Alp Caferoğlu, Özgür Ulusoy,
• Abstract要約: E-Seekは、直接スキーマリンクと候補述語拡張を通じてこれらの課題に対処するように設計された、新しいパイプラインである。 E-Seekは、関連するデータベース項目(テーブル、列、値)と条件を直接質問とsql構築計画に組み込むことで、自然言語クエリを強化し、クエリとデータベース構造の間のギャップを埋める。 総合的な評価は、E-Seekが競争性能、特に66.29%の実行精度で複雑なクエリに優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.187832944550453
• License:
• Abstract: Translating Natural Language Queries into Structured Query Language (Text-to-SQL or NLQ-to-SQL) is a critical task extensively studied by both the natural language processing and database communities, aimed at providing a natural language interface to databases (NLIDB) and lowering the barrier for non-experts. Despite recent advancements made through the use of Large Language Models (LLMs), significant challenges remain. These include handling complex database schemas, resolving ambiguity in user queries, and generating SQL queries with intricate structures that accurately reflect the user's intent. In this work, we introduce E-SQL, a novel pipeline specifically designed to address these challenges through direct schema linking and candidate predicate augmentation. E-SQL enhances the natural language query by incorporating relevant database items (i.e., tables, columns, and values) and conditions directly into the question and SQL construction plan, bridging the gap between the query and the database structure. The pipeline leverages candidate predicate augmentation to mitigate erroneous or incomplete predicates in generated SQLs. Comprehensive evaluations on the BIRD benchmark illustrate that E-SQL achieves competitive performance, particularly excelling in complex queries with a 66.29% execution accuracy on the test set. A further observation from our experiments reveals that incorporating schema filtering into the translation pipeline does not have a positive impact on performance when the most advanced proprietary LLMs are used. Additionally, our experiments with small LLMs highlight the importance and positive impact of enriched questions on their performance. Without fine-tuning, single-prompt SQL generation using enriched questions with DeepSeek Coder 7B Instruct 1.5v achieves 56.45% execution accuracy on the BIRD development set.
• Abstract（参考訳）: 自然言語クエリを構造化クエリ言語(Text-to-SQLまたはNLQ-to-SQL)に変換することは、自然言語処理とデータベースコミュニティの両方で広く研究されている重要なタスクである。 LLM(Large Language Models)の使用による最近の進歩にもかかわらず、大きな課題が残っている。 これには、複雑なデータベーススキーマの処理、ユーザクエリのあいまいさの解消、ユーザの意図を正確に反映した複雑な構造を持つSQLクエリの生成などが含まれる。 本研究では、直接スキーマリンクと候補述語拡張を通じてこれらの課題に対処するように設計された、新しいパイプラインであるE-SQLを紹介する。 E-SQLは、関連するデータベースアイテム(テーブル、列、値)と条件を直接質問とSQL構築計画に組み込むことで、自然言語クエリを強化し、クエリとデータベース構造の間のギャップを埋める。 このパイプラインは、候補述語拡張を利用して、生成したSQLにおける誤った述語や不完全な述語を緩和する。 BIRDベンチマークの総合的な評価は、E-SQLが競争性能、特に66.29%の実行精度で複雑なクエリに優れていることを示している。 実験結果から,スキーマフィルタを翻訳パイプラインに組み込むことは,最上級プロプライエタリなLLMを使用する場合,性能に肯定的な影響を及ぼさないことが明らかとなった。 さらに,LLMを小型化して行った実験では,リッチな質問がパフォーマンスに与える影響について,その重要性と肯定的な影響を強調した。 DeepSeek Coder 7B Instruct 1.5vの豊富な質問を使って、微調整のシングルプロンプトSQL生成を行うことなく、BIRD開発セット上で56.45%の実行精度を達成する。

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