論文の概要: Balancing Content Size in RAG-Text2SQL System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15723v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 03:53:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:36:42.901029
• Title: Balancing Content Size in RAG-Text2SQL System
• Title（参考訳）: RAG-Text2SQLシステムにおけるコンテンツサイズの評価
• Authors: Prakhar Gurawa, Anjali Dharmik,
• Abstract要約: 本研究では,検索した文書の文書サイズと品質の相違点について検討する。 テキスト2モデルにおける幻覚現象を考察し, 誤りを最小限に抑える上で, キュレートされた文書提示の重要性を強調した。 我々の発見は、RAG + Text2システムの堅牢性を高めるロードマップを提供し、現実世界のアプリケーションに実用的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as a promising solution for converting natural language queries into SQL commands, enabling seamless database interaction. However, these Text-to-SQL (Text2SQL) systems face inherent limitations, hallucinations, outdated knowledge, and untraceable reasoning. To address these challenges, the integration of retrieval-augmented generation (RAG) with Text2SQL models has gained traction. RAG serves as a retrieval mechanism, providing essential contextual information, such as table schemas and metadata, to enhance the query generation process. Despite their potential, RAG + Text2SQL systems are susceptible to the quality and size of retrieved documents. While richer document content can improve schema relevance and retrieval accuracy, it also introduces noise, increasing the risk of hallucinations and reducing query fidelity as the prompt size of the Text2SQL model increases. This research investigates the nuanced trade-off between document size and quality, aiming to strike a balance that optimizes system performance. Key thresholds are identified where performance degradation occurs, along with actionable strategies to mitigate these challenges. Additionally, we explore the phenomenon of hallucinations in Text2SQL models, emphasizing the critical role of curated document presentation in minimizing errors. Our findings provide a roadmap for enhancing the robustness of RAG + Text2SQL systems, offering practical insights for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、自然言語クエリをSQLコマンドに変換するための有望なソリューションとして登場し、シームレスなデータベースインタラクションを可能にしている。 しかし、これらのText-to-SQL(Text2SQL)システムは固有の制限、幻覚、時代遅れの知識、追跡不能な推論に直面している。 これらの課題に対処するため、検索強化生成(RAG)とText2SQLモデルの統合が注目を集めている。 RAGは検索メカニズムとして機能し、クエリ生成プロセスを強化するためにテーブルスキーマやメタデータなどの重要なコンテキスト情報を提供する。 その可能性にもかかわらず、RAG + Text2SQLシステムは、取得したドキュメントの品質とサイズに影響を受けやすい。 リッチなドキュメントコンテンツはスキーマの関連性や検索精度を向上させることができるが、ノイズも導入され、幻覚のリスクが増大し、Text2SQLモデルの迅速なサイズが増大するにつれてクエリの忠実度が低下する。 本研究は,文書サイズと品質の微妙なトレードオフを考察し,システム性能を最適化するバランスを打つことを目的とする。 これらの課題を緩和するための実行可能な戦略とともに、パフォーマンスの低下が発生する場所が重要なしきい値として特定される。 さらに,テキスト2SQLモデルにおける幻覚現象を考察し,誤りの最小化におけるキュレートされた文書提示の重要性を強調した。 我々の発見は、RAG + Text2SQLシステムの堅牢性を高めるロードマップを提供し、現実世界のアプリケーションに実用的な洞察を提供する。

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