論文の概要: Simplifying Data Integration: SLM-Driven Systems for Unified Semantic Queries Across Heterogeneous Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05634v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 03:28:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:27:58.675970
• Title: Simplifying Data Integration: SLM-Driven Systems for Unified Semantic Queries Across Heterogeneous Databases
• Title（参考訳）: データ統合の簡略化:不均一データベース間の統一セマンティッククエリのためのSLM駆動システム
• Authors: Teng Lin,
• Abstract要約: 本稿では,Small Language Model(SLM)をベースとした,軽量な検索・拡張生成(RAG)とセマンティック・アウェアなデータ構造化の進歩を相乗化するシステムを提案する。 SLMを用いた構造化データ抽出にMiniRAGのセマンティック・アウェア・ヘテロジニアス・グラフインデックスとトポロジ・エンハンス・検索を統合し,従来の手法の限界に対処する。 実験結果は精度と効率性において優れた性能を示し、教師なし評価指標としてのセマンティックエントロピーの導入はモデルの不確実性に対する堅牢な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The integration of heterogeneous databases into a unified querying framework remains a critical challenge, particularly in resource-constrained environments. This paper presents a novel Small Language Model(SLM)-driven system that synergizes advancements in lightweight Retrieval-Augmented Generation (RAG) and semantic-aware data structuring to enable efficient, accurate, and scalable query resolution across diverse data formats. By integrating MiniRAG's semantic-aware heterogeneous graph indexing and topology-enhanced retrieval with SLM-powered structured data extraction, our system addresses the limitations of traditional methods in handling Multi-Entity Question Answering (Multi-Entity QA) and complex semantic queries. Experimental results demonstrate superior performance in accuracy and efficiency, while the introduction of semantic entropy as an unsupervised evaluation metric provides robust insights into model uncertainty. This work pioneers a cost-effective, domain-agnostic solution for next-generation database systems.
• Abstract（参考訳）: 不均一データベースを統合クエリフレームワークに統合することは、特にリソース制約のある環境では、依然として重要な課題である。 本稿では,軽量な検索言語生成(RAG)とセマンティック・アウェアなデータ構造化の進歩を相乗化する,Small Language Model(SLM)駆動システムを提案する。 マルチエンティティ質問応答(Multi-Entity QA)と複雑なセマンティッククエリの処理において,MiniRAGのセマンティック・アウェアなヘテロジニアスグラフインデックスと,SLMを用いた構造化データ抽出によるトポロジ強化検索を統合することにより,従来の手法の限界に対処する。 実験結果は精度と効率性において優れた性能を示し、教師なし評価指標としてのセマンティックエントロピーの導入はモデルの不確実性に対する堅牢な洞察を提供する。 この研究は、次世代データベースシステムのための費用対効果の高いドメインに依存しないソリューションを開拓した。

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