論文の概要: Towards Optimizing SQL Generation via LLM Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04319v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 23:47:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:37:17.591947
• Title: Towards Optimizing SQL Generation via LLM Routing
• Title（参考訳）: LLMルーティングによるSQL生成の最適化に向けて
• Authors: Mohammadhossein Malekpour, Nour Shaheen, Foutse Khomh, Amine Mhedhbi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は複雑なクエリに対して高い精度を達成するが、より単純なクエリでは不要なレイテンシとコストがかかる。 クエリ毎に最もコスト効率の良いLCMを動的に選択するText-to-sqlに対して,最初のLLMルーティング手法を提案する。 コスト削減を図りながら、最も有能なLCMに匹敵する精度を実現する2つのルーティング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.586036551269935
• License:
• Abstract: Text-to-SQL enables users to interact with databases through natural language, simplifying access to structured data. Although highly capable large language models (LLMs) achieve strong accuracy for complex queries, they incur unnecessary latency and dollar cost for simpler ones. In this paper, we introduce the first LLM routing approach for Text-to-SQL, which dynamically selects the most cost-effective LLM capable of generating accurate SQL for each query. We present two routing strategies (score- and classification-based) that achieve accuracy comparable to the most capable LLM while reducing costs. We design the routers for ease of training and efficient inference. In our experiments, we highlight a practical and explainable accuracy-cost trade-off on the BIRD dataset.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQLを使えば、自然言語でデータベースと対話でき、構造化データへのアクセスが簡単になる。 高い能力を持つ大規模言語モデル(LLM)は複雑なクエリに対して高い精度を達成するが、単純なクエリでは不要なレイテンシとコストが発生する。 本稿では,クエリ毎にSQLを正確に生成できる最もコスト効率の高いLCMを動的に選択する,Text-to-SQLの最初のLCMルーティング手法を提案する。 コストを削減しつつ、最も有能なLCMに匹敵する精度を実現する2つのルーティング戦略(スコアベースと分類ベース)を提案する。 トレーニングの容易さと効率的な推論のためにルータを設計する。 実験では,BIRDデータセット上で,実用的で説明可能な精度とコストのトレードオフを強調した。

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