論文の概要: Extractive Schema Linking for Text-to-SQL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17174v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 19:57:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:34.463083
• Title: Extractive Schema Linking for Text-to-SQL
• Title（参考訳）: Text-to-SQLのための抽出型スキーマリンク
• Authors: Michael Glass, Mustafa Eyceoz, Dharmashankar Subramanian, Gaetano Rossiello, Long Vu, Alfio Gliozzo,
• Abstract要約: テキスト・トゥ・ワンは、現実世界のデータベースの実用的なインターフェースとして現れつつある。 本稿では,デコーダのみのLLMをスキーマリンクに適用するための新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.757832644216446
• License:
• Abstract: Text-to-SQL is emerging as a practical interface for real world databases. The dominant paradigm for Text-to-SQL is cross-database or schema-independent, supporting application schemas unseen during training. The schema of a database defines the tables, columns, column types and foreign key connections between tables. Real world schemas can be large, containing hundreds of columns, but for any particular query only a small fraction will be relevant. Placing the entire schema in the prompt for an LLM can be impossible for models with smaller token windows and expensive even when the context window is large enough to allow it. Even apart from computational considerations, the accuracy of the model can be improved by focusing the SQL generation on only the relevant portion of the database. Schema linking identifies the portion of the database schema useful for the question. Previous work on schema linking has used graph neural networks, generative LLMs, and cross encoder classifiers. We introduce a new approach to adapt decoder-only LLMs to schema linking that is both computationally more efficient and more accurate than the generative approach. Additionally our extractive approach permits fine-grained control over the precision-recall trade-off for schema linking.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQLは、現実世界のデータベースの実用的なインターフェースとして登場しています。 Text-to-SQLの主要なパラダイムは、クロスデータベースまたはスキーマ非依存であり、トレーニング中に見つからないアプリケーションスキーマをサポートする。 データベースのスキーマは、テーブル、列、列タイプ、およびテーブル間の外部キー接続を定義します。 実世界のスキーマは数百の列を含むことができるが、特定のクエリではごくわずかしか関連しない。 LLMのプロンプトにスキーマ全体を配置することは、より小さなトークンウィンドウを持つモデルでは不可能であり、コンテキストウィンドウが十分に大きい場合でもコストがかかる可能性がある。 計算的考察とは別に、データベースの関連する部分のみにSQL生成を集中させることで、モデルの精度を向上させることができる。 スキーマリンクは、質問に有用なデータベーススキーマの一部を特定する。 スキーマリンクに関するこれまでの研究は、グラフニューラルネットワーク、生成LDM、クロスエンコーダ分類器を使用していた。 本稿では,デコーダのみのLLMを,生成手法よりも計算効率が高く,高精度なスキーマリンクに適用する手法を提案する。 さらに,提案手法により,スキーマリンクの高精度リコールトレードオフをきめ細かな制御が可能となる。

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