論文の概要: Auto-Cypher: Improving LLMs on Cypher generation via LLM-supervised generation-verification framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12612v2
• Date: Fri, 24 Jan 2025 05:52:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:55:31.904750
• Title: Auto-Cypher: Improving LLMs on Cypher generation via LLM-supervised generation-verification framework
• Title（参考訳）: Auto-Cypher: LLM制御ジェネレーション検証フレームワークによるCypher生成におけるLCMの改善
• Authors: Aman Tiwari, Shiva Krishna Reddy Malay, Vikas Yadav, Masoud Hashemi, Sathwik Tejaswi Madhusudhan,
• Abstract要約: 我々は,Text2Cypherの高品質な合成データを生成するための,自動LLMスーパービジョンパイプラインを提案する。 私たちのCypherデータ生成パイプラインは、Cypherクエリの正確性を保証するための新しい戦略であるLLM-As-Database-Fillerを導入しています。 パイプラインを使用して、高品質なText2Cypherデータを生成します。SynthCypherには、さまざまなドメインにわたる29.8kインスタンスと、さまざまな複雑さを持つクエリが含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.080333216826685
• License:
• Abstract: Graph databases like Neo4j are gaining popularity for handling complex, interconnected data, over traditional relational databases in modeling and querying relationships. While translating natural language into SQL queries is well-researched, generating Cypher queries for Neo4j remains relatively underexplored. In this work, we present an automated, LLM-Supervised, pipeline to generate high-quality synthetic data for Text2Cypher. Our Cypher data generation pipeline introduces LLM-As-Database-Filler, a novel strategy for ensuring Cypher query correctness, thus resulting in high quality generations. Using our pipeline, we generate high quality Text2Cypher data - SynthCypher containing 29.8k instances across various domains and queries with varying complexities. Training open-source LLMs like LLaMa-3.1-8B, Mistral-7B, and QWEN-7B on SynthCypher results in performance gains of up to 40% on the Text2Cypher test split and 30% on the SPIDER benchmark, adapted for graph databases.
• Abstract（参考訳）: Neo4jのようなグラフデータベースは、モデリングやクエリ関係において、従来のリレーショナルデータベースよりも複雑で相互接続されたデータを扱うことで人気を集めています。 自然言語をSQLクエリに翻訳することはよく研究されているが、Neo4j用のCypherクエリの生成はいまだにあまり研究されていない。 本研究では,Text2Cypher の高品質な合成データを生成するための,LLM-Supervised パイプラインを提案する。 私たちのCypherデータ生成パイプラインでは,Cypherクエリの正確性を保証する新たな戦略であるLLM-As-Database-Fillerを導入しています。 パイプラインを使用して、高品質なText2Cypherデータを生成します。SynthCypherには、さまざまなドメインにわたる29.8kインスタンスと、さまざまな複雑さを持つクエリが含まれています。 LLaMa-3.1-8B、Mistral-7B、QWEN-7BといったオープンソースのLLMをSynthCypher上でトレーニングすると、Text2Cypherテストの分割で40%、SPIDERベンチマークで30%のパフォーマンス向上がグラフデータベースに適応する。

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