論文の概要: OraPlan-SQL: A Planning-Centric Framework for Complex Bilingual NL2SQL Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23870v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 21:22:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 15:35:36.52027
• Title: OraPlan-SQL: A Planning-Centric Framework for Complex Bilingual NL2SQL Reasoning
• Title（参考訳）: OraPlan-SQL: 複雑なバイリンガルNL2SQL推論のための計画中心フレームワーク
• Authors: Marianne Menglin Liu, Sai Ashish Somayajula, Syed Fahad Allam Shah, Sujith Ravi, Dan Roth,
• Abstract要約: OraPlanが第1位、実行精度(EX)が6%以上上昇 OraPlanが第1位、実行精度(EX)が6%以上上昇
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.326348491460365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present OraPlan-SQL, our system for the Archer NL2SQL Evaluation Challenge 2025, a bilingual benchmark requiring complex reasoning such as arithmetic, commonsense, and hypothetical inference. OraPlan-SQL ranked first, exceeding the second-best system by more than 6% in execution accuracy (EX), with 55.0% in English and 56.7% in Chinese, while maintaining over 99% SQL validity (VA). Our system follows an agentic framework with two components: Planner agent that generates stepwise natural language plans, and SQL agent that converts these plans into executable SQL. Since SQL agent reliably adheres to the plan, our refinements focus on the planner. Unlike prior methods that rely on multiple sub-agents for planning and suffer from orchestration overhead, we introduce a feedback-guided meta-prompting strategy to refine a single planner. Failure cases from a held-out set are clustered with human input, and an LLM distills them into corrective guidelines that are integrated into the planner's system prompt, improving generalization without added complexity. For the multilingual scenario, to address transliteration and entity mismatch issues, we incorporate entity-linking guidelines that generate alternative surface forms for entities and explicitly include them in the plan. Finally, we enhance reliability through plan diversification: multiple candidate plans are generated for each query, with the SQL agent producing a query for each plan, and final output selected via majority voting over their executions.
• Abstract（参考訳）: 我々は、算術、常識、仮説推論といった複雑な推論を必要とするバイリンガルベンチマークであるArcher NL2SQL Evaluation Challenge 2025のシステムであるOlaPlan-SQLを提案する。 OraPlan-SQLは第1位で、実行精度(EX)が6%以上、英語が55.0%、中国語が56.7%、SQLの妥当性(VA)が99%を超えている。 本システムは,段階的に自然言語プランを生成するPlanner Agentと,これらのプランを実行可能なSQLに変換するSQL Agentの2つのコンポーネントからなるエージェントフレームワークに従う。 SQLエージェントは計画に確実に準拠するので、改善はプランナーに焦点を合わせます。 複数のサブエージェントを計画に頼り、オーケストレーションのオーバーヘッドに悩まされる従来の方法とは異なり、我々は単一のプランナを洗練するためのフィードバック誘導型メタプロンプティング戦略を導入する。 ホールドアウトセットからの障害ケースは人間の入力でクラスタ化され、LSMはそれらを修正ガイドラインに抽出し、プランナーのシステムプロンプトに統合し、複雑さを増すことなく一般化を改善する。 多言語シナリオでは、文字化やエンティティミスマッチの問題に対処するため、エンティティの代替曲面を生成するエンティティリンクガイドラインを導入し、明示的に計画に含めます。 最後に、各クエリに対して複数の候補プランが生成され、SQLエージェントが各プランに対してクエリを生成し、その実行に対して多数決によって最終出力が選択される。

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