論文の概要: Research Challenges in Relational Database Management Systems for LLM Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20912v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 15:41:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.487277
• Title: Research Challenges in Relational Database Management Systems for LLM Queries
• Title（参考訳）: LLMクエリのリレーショナルデータベース管理システムにおける研究課題
• Authors: Kerem Akillioglu, Anurag Chakraborty, Sairaj Voruganti, M. Tamer Özsu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト要約、感情分析、自動質問応答などのアプリケーションに欠かせないものとなっている。 近年,LLMはクエリ機能を強化し,高度なデータ処理をサポートするリレーショナルデータベース管理システムに統合されている。 オープンソースソリューションは現在、機能に制限があり、パフォーマンスが劣っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.014147650339722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have become essential for applications such as text summarization, sentiment analysis, and automated question-answering. Recently, LLMs have also been integrated into relational database management systems to enhance querying and support advanced data processing. Companies such as Amazon, Databricks, Google, and Snowflake offer LLM invocation directly within SQL, denoted as LLM queries, to boost data insights. However, open-source solutions currently have limited functionality and poor performance. In this work, we present an early exploration of two open-source systems and one enterprise platform, using five representative queries to expose functional, performance, and scalability limits in today's SQL-invoked LLM integrations. We identify three main issues: enforcing structured outputs, optimizing resource utilization, and improving query planning. We implemented initial solutions and observed improvements in accommodating LLM powered SQL queries. These early gains demonstrate that tighter integration of LLM+DBMS is the key to scalable and efficient processing of LLM queries.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト要約、感情分析、自動質問応答などのアプリケーションに欠かせないものとなっている。 近年、LLMはクエリ機能を強化し、高度なデータ処理をサポートするために、リレーショナルデータベース管理システムに統合されている。 Amazon、Databricks、Google、Snowflakeなどの企業は、データインサイトを強化するために、LLMクエリと呼ばれるSQLから直接LLM呼び出しを提供する。 しかし、現在オープンソースソリューションは機能に制限があり、性能が劣っている。 本稿では,2つのオープンソースシステムと1つのエンタプライズプラットフォームを早期に調査し,現在のSQL-invoke LLM統合における機能的,パフォーマンス,スケーラビリティの限界を明らかにするために,5つの代表的なクエリを用いて紹介する。 構造化された出力の強制、リソース利用の最適化、クエリ計画の改善の3つの主要な課題を特定します。 初期解法を実装し, LLM を利用したSQL クエリの調整における改善について検討した。 これらの早期の成果は、LLM+DBMSのより緊密な統合が、LLMクエリのスケーラブルで効率的な処理の鍵であることを証明している。

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