論文の概要: NAT-NL2GQL: A Novel Multi-Agent Framework for Translating Natural Language to Graph Query Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10434v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 04:14:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:00:39.774092
• Title: NAT-NL2GQL: A Novel Multi-Agent Framework for Translating Natural Language to Graph Query Language
• Title（参考訳）: NAT-NL2GQL: 自然言語をグラフクエリ言語に変換するための新しいマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Yuanyuan Liang, Tingyu Xie, Gan Peng, Zihao Huang, Yunshi Lan, Weining Qian,
• Abstract要約: 自然言語をグラフクエリ言語に変換する新しいフレームワークであるNAT-NL2GQLを提案する。 私たちのフレームワークは、プリプロセッサエージェント、ジェネレータエージェント、Refinerエージェントの3つの相乗的エージェントで構成されています。 nGQL構文に基づく高品質なオープンソースNL2GQLデータセットの不足を踏まえ、金融市場グラフデータベースから構築されたデータセットであるStockGQLを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.661054027428868
• License:
• Abstract: The emergence of Large Language Models (LLMs) has revolutionized many fields, not only traditional natural language processing (NLP) tasks. Recently, research on applying LLMs to the database field has been booming, and as a typical non-relational database, the use of LLMs in graph database research has naturally gained significant attention. Recent efforts have increasingly focused on leveraging LLMs to translate natural language into graph query language (NL2GQL). Although some progress has been made, these methods have clear limitations, such as their reliance on streamlined processes that often overlook the potential of LLMs to autonomously plan and collaborate with other LLMs in tackling complex NL2GQL challenges. To address this gap, we propose NAT-NL2GQL, a novel multi-agent framework for translating natural language to graph query language. Specifically, our framework consists of three synergistic agents: the Preprocessor agent, the Generator agent, and the Refiner agent. The Preprocessor agent manages data processing as context, including tasks such as name entity recognition, query rewriting, path linking, and the extraction of query-related schemas. The Generator agent is a fine-tuned LLM trained on NL-GQL data, responsible for generating corresponding GQL statements based on queries and their related schemas. The Refiner agent is tasked with refining the GQL or context using error information obtained from the GQL execution results. Given the scarcity of high-quality open-source NL2GQL datasets based on nGQL syntax, we developed StockGQL, a dataset constructed from a financial market graph database. It is available at: https://github.com/leonyuancode/StockGQL. Experimental results on the StockGQL and SpCQL datasets reveal that our method significantly outperforms baseline approaches, highlighting its potential for advancing NL2GQL research.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の出現は、従来の自然言語処理(NLP)タスクだけでなく、多くの分野に革命をもたらした。 近年, LLM をデータベース分野に適用する研究が盛んになり, 典型的な非リレーショナルデータベースとして, グラフデータベース研究における LLM の利用が注目されている。 最近の取り組みは、自然言語をグラフクエリ言語(NL2GQL)に変換するためにLLMを活用することに集中している。 例えば、複雑なNL2GQL問題に対処する上で、LLMが自律的に計画し、他のLLMと協力する可能性を見落としている場合が多い。 このギャップに対処するため、自然言語をグラフクエリ言語に変換するための新しいマルチエージェントフレームワークであるNAT-NL2GQLを提案する。 具体的には、このフレームワークは、プリプロセッサエージェント、ジェネレータエージェント、Refinerエージェントの3つの相乗的エージェントから構成される。 Preprocessorエージェントは、名前エンティティ認識、クエリ書き換え、パスリンク、クエリ関連のスキーマの抽出などのタスクを含む、データ処理をコンテキストとして管理する。 Generator Agentは、NL-GQLデータに基づいてトレーニングされた微調整LDMで、クエリと関連するスキーマに基づいて対応するGQLステートメントを生成する。 Refinerエージェントは、GQL実行結果から得られたエラー情報を使用して、GQLまたはコンテキストを精錬する。 nGQL構文に基づく高品質なオープンソースNL2GQLデータセットが不足していることを踏まえ、金融市場グラフデータベースから構築されたデータセットであるStockGQLを開発した。 https://github.com/leonyuancode/StockGQL.comで入手できる。 StockGQLとSpCQLデータセットの実験結果から,本手法はベースラインアプローチを著しく上回り,NL2GQL研究を進展させる可能性を示している。

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