論文の概要: GenEdit: Compounding Operators and Continuous Improvement to Tackle Text-to-SQL in the Enterprise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21602v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 15:22:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:05.204338
• Title: GenEdit: Compounding Operators and Continuous Improvement to Tackle Text-to-SQL in the Enterprise
• Title（参考訳）: GenEdit: 企業における複合演算子とタックルテキスト-SQLの継続的改善
• Authors: Karime Maamari, Connor Landy, Amine Mhedhbi,
• Abstract要約: GenEditは企業固有の知識セットを構築し維持し、フィードバックを使って知識セットを更新し、将来の世代を改善する。 例えば、GenEditは複合演算子を活用して知識検索を改善し、生成を導く連鎖的なステップとして計画を作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9149661171430259
• License:
• Abstract: Recent advancements in Text-to-SQL, driven by large language models, are democratizing data access. Despite these advancements, enterprise deployments remain challenging due to the need to capture business-specific knowledge, handle complex queries, and meet expectations of continuous improvements. To address these issues, we designed and implemented GenEdit: our Text-to-SQL generation system that improves with user feedback. GenEdit builds and maintains a company-specific knowledge set, employs a pipeline of operators decomposing SQL generation, and uses feedback to update its knowledge set to improve future SQL generations. We describe GenEdit's architecture made of two core modules: (i) decomposed SQL generation; and (ii) knowledge set edits based on user feedback. For generation, GenEdit leverages compounding operators to improve knowledge retrieval and to create a plan as chain-of-thought steps that guides generation. GenEdit first retrieves relevant examples in an initial retrieval stage where original SQL queries are decomposed into sub-statements, clauses or sub-queries. It then also retrieves instructions and schema elements. Using the retrieved contextual information, GenEdit then generates step-by-step plan in natural language on how to produce the query. Finally, GenEdit uses the plan to generate SQL, minimizing the need for model reasoning, which enhances complex SQL generation. If necessary, GenEdit regenerates the query based on syntactic and semantic errors. The knowledge set edits are recommended through an interactive copilot, allowing users to iterate on their feedback and to regenerate SQL queries as needed. Each generation uses staged edits which update the generation prompt. Once the feedback is submitted, it gets merged after passing regression testing and obtaining an approval, improving future generations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルによって駆動されるText-to-SQLの最近の進歩は、データアクセスを民主化している。 これらの進歩にもかかわらず、ビジネス固有の知識を捉え、複雑なクエリを処理し、継続的な改善の期待を満たす必要があるため、エンタープライズデプロイメントは依然として困難である。 これらの問題に対処するため、ユーザフィードバックによって改善されるテキストからSQL生成システムであるGenEditを設計、実装しました。 GenEditは、企業固有の知識セットを構築し、維持し、SQL生成を分解するオペレータのパイプラインを使用し、フィードバックを使用して、その知識セットを更新して、将来のSQL世代を改善する。 2つのコアモジュールからなるGenEditのアーキテクチャについて説明する。 (i)SQL生成を分解し、 (二)ユーザフィードバックに基づく知識セットの編集。 例えば、GenEditは複合演算子を活用して知識検索を改善し、生成を導く連鎖的なステップとして計画を作成する。 GenEditは、オリジナルのSQLクエリがサブステートメント、節、サブクエリに分解される最初の検索段階で、関連する例を最初に検索する。 また、命令やスキーマ要素も取得する。 検索したコンテキスト情報を使用して、GenEditはクエリの生成方法に関する自然言語でステップバイステップのプランを生成する。 最後に、GenEditは、モデル推論の必要性を最小限に抑え、SQLを生成する計画を使用している。 必要であれば、GenEditは構文的および意味的エラーに基づいてクエリを再生する。 知識セットの編集はインタラクティブなコリロットを通じて推奨され、ユーザはフィードバックを反復し、必要に応じてSQLクエリを再生することができる。 各世代は、生成プロンプトを更新するステージ化された編集を使用する。 一度フィードバックが提出されると、回帰テストに合格して承認を得た後にマージされ、将来の世代が改善される。

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