論文の概要: Natural Language Query Engine for Relational Databases using Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07144v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 01:07:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 22:06:43.471777
• Title: Natural Language Query Engine for Relational Databases using Generative AI
• Title（参考訳）: 生成AIを用いた関係データベースのための自然言語クエリエンジン
• Authors: Steve Tueno Fotso,
• Abstract要約: この記事では、ジェネレーティブAIを活用してギャップを埋め、自然言語を使ってデータベースをクエリできる革新的なソリューションを紹介します。 提案手法は,自然言語クエリを insql に翻訳し,構文的および意味的正当性を確保しつつ,検索したデータから自然言語応答を生成する。 ユーザとデータベース間のインタラクションを合理化することにより、技術的専門知識のない個人がデータを直接的かつ効率的に扱えるようにし、価値ある洞察へのアクセスを民主化し、生産性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The growing reliance on data-driven decision-making highlights the need for more intuitive ways to access and analyze information stored in relational databases. However, the requirement of SQL knowledge has long been a significant barrier for non-technical users. This article introduces an innovative solution that leverages Generative AI to bridge this gap, enabling users to query databases using natural language. Our approach automatically translates natural language queries into SQL, ensuring both syntactic and semantic correctness, while also generating clear, natural language responses from the retrieved data. By streamlining the interaction between users and databases, this method empowers individuals without technical expertise to engage with data directly and efficiently, democratizing access to valuable insights and enhancing productivity.
• Abstract（参考訳）: データ駆動意思決定への依存の高まりは、リレーショナルデータベースに格納された情報にアクセスし分析するための、より直感的な方法の必要性を浮き彫りにする。 しかし、SQL知識の要件は、長い間、非技術ユーザにとって重要な障壁でした。 この記事では、ジェネレーティブAIを活用してこのギャップを埋め、自然言語を使ってデータベースをクエリできる革新的なソリューションを紹介します。 提案手法は,自然言語クエリをSQLに自動的に翻訳し,構文的および意味的正当性を確保しつつ,検索したデータから明確な自然言語応答を生成する。 ユーザとデータベース間のインタラクションを合理化することにより、技術的専門知識のない個人がデータを直接的かつ効率的に扱えるようにし、価値ある洞察へのアクセスを民主化し、生産性を向上させる。

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