論文の概要: From Natural Language to SQL: Review of LLM-based Text-to-SQL Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01066v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 20:46:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 23:30:27.745327
- Title: From Natural Language to SQL: Review of LLM-based Text-to-SQL Systems
- Title（参考訳）: 自然言語からSQLへ: LLMベースのテキストからSQLシステムへ
- Authors: Ali Mohammadjafari, Anthony S. Maida, Raju Gottumukkala,
- Abstract要約: この調査は、LLMベースのテキスト・ツー・スカルシステムの進化に関する包括的研究を提供する。
ベンチマーク、評価方法、評価指標について議論する。
効率性、モデルプライバシ、データプライバシといった重要な課題を、その開発と潜在的な領域の改善の観点から強調する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1060425537315088
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since the onset of LLMs, translating natural language queries to structured SQL commands is assuming increasing. Unlike the previous reviews, this survey provides a comprehensive study of the evolution of LLM-based text-to-SQL systems, from early rule-based models to advanced LLM approaches, and how LLMs impacted this field. We discuss benchmarks, evaluation methods and evaluation metrics. Also, we uniquely study the role of integration of knowledge graphs for better contextual accuracy and schema linking in these systems. The current techniques fall into two categories: in-context learning of corpus and fine-tuning, which then leads to approaches such as zero-shot, few-shot learning from the end, and data augmentation. Finally, we highlight key challenges such as computational efficiency, model robustness, and data privacy with perspectives toward their development and improvements in potential areas for future of LLM-based text-to-SQL system.
- Abstract（参考訳）: LLMの開始以来、構造化SQLコマンドへの自然言語クエリの変換は増え続けていると仮定されている。
以前のレビューと異なり、この調査は、初期のルールベースモデルから高度なLCMアプローチまで、LSMベースのテキスト-SQLシステムの進化と、LSMがこの分野にどのように影響したかに関する包括的な調査を提供する。
ベンチマーク、評価方法、評価指標について議論する。
また,これらのシステムにおけるコンテキスト精度とスキーマリンクを改善するために,知識グラフの統合の役割について一意に研究する。
現在のテクニックは、コーパスのコンテキスト内学習と微調整という2つのカテゴリに分類される。
最後に,計算効率,モデルロバスト性,データプライバシといった重要な課題に注目する。
関連論文リスト
- SocialGPT: Prompting LLMs for Social Relation Reasoning via Greedy Segment Optimization [70.11167263638562]
社会的関係推論は、友人、配偶者、同僚などの関係カテゴリを画像から識別することを目的としている。
まず、VFM(Vision Foundation Models)の知覚能力と、モジュラーフレームワーク内でのLLM(Large Language Models)の推論能力を組み合わせた、シンプルだが巧妙な名前のフレームワークを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T18:10:26Z) - Relational Database Augmented Large Language Model [59.38841050766026]
大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理(NLP)タスクに優れる。
彼らは、トレーニングや教師付き微調整プロセスを通じてのみ、新しい知識を取り入れることができる。
この正確で最新のプライベート情報は、通常リレーショナルデータベースに格納される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-21T06:19:10Z) - Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL [15.75829309721909]
自然言語の質問(text-to-)から正確なsqlを生成することは、長年にわたる課題である。
PLMはテキスト・ツー・タスクに利用され、有望な性能を実現している。
近年,大規模言語モデル (LLM) は自然言語理解において重要な機能を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-12T17:13:17Z) - Benchmarking the Text-to-SQL Capability of Large Language Models: A
Comprehensive Evaluation [33.41556606816004]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストからタスクへ進むための強力なツールとして登場した。
最適なプロンプトテンプレートと設計フレームワークについてはまだ合意が得られていない。
既存のベンチマークでは、テキスト・ツー・プロセスの様々なサブタスクにまたがるLCMのパフォーマンスが不十分である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T13:23:48Z) - LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z) - Decomposition for Enhancing Attention: Improving LLM-based Text-to-SQL through Workflow Paradigm [19.06214756792692]
大規模言語モデル(LLM)の文脈内学習は自然言語処理の分野で大きな成功を収めている。
ケーススタディでは、一段階のチェーン・オブ・シントアプローチが、テキスト・トゥ・コレクションのような複雑なタスクにおける注意拡散や不適切なパフォーマンスといった課題に直面していることが明らかになった。
分解によりLLMの注目度と問題解決範囲を高めることを目的としたワークフローパラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T13:24:05Z) - Supervised Knowledge Makes Large Language Models Better In-context Learners [94.89301696512776]
大規模言語モデル(LLM)は、素早い工学を通して、文脈内学習能力の出現を示す。
自然言語理解と質問応答におけるLLMの一般化性と事実性の向上という課題は、まだ未解決のままである。
本研究では, LLM の信頼性を高める枠組みを提案する。1) 分布外データの一般化,2) 差別モデルによる LLM のメリットの解明,3) 生成タスクにおける幻覚の最小化。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T07:24:46Z) - Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation [76.76046657162306]
大規模言語モデル(LLM)はテキスト・ツー・タスクの新しいパラダイムとして登場した。
大規模言語モデル(LLM)はテキスト・ツー・タスクの新しいパラダイムとして登場した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T14:59:54Z) - SQL-PaLM: Improved Large Language Model Adaptation for Text-to-SQL (extended) [53.95151604061761]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたテキスト・ツー・フィルタリングのフレームワークを提案する。
数発のプロンプトで、実行ベースのエラー解析による一貫性復号化の有効性について検討する。
命令の微調整により、チューニングされたLLMの性能に影響を及ぼす重要なパラダイムの理解を深める。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T21:39:05Z) - Querying Large Language Models with SQL [16.383179496709737]
多くのユースケースでは、情報はテキストに格納されるが、構造化データでは利用できない。
事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) の台頭に伴い、大量のテキストコーパスから抽出された情報を保存および使用するための効果的なソリューションが現在存在する。
本稿では,従来のデータベースアーキテクチャに基づくプロトタイプであるGaloisについて紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-02T06:58:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。