論文の概要: Reflect-SQL: A Self-Reflection Based Framework for Text-to-SQL
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02944v1
- Date: Tue, 01 Sep 2026 07:46:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-04 18:28:38.800493
- Title: Reflect-SQL: A Self-Reflection Based Framework for Text-to-SQL
- Title（参考訳）: Reflect-SQL: テキストからSQLへの自己回帰ベースのフレームワーク
- Abstract要約: 自然言語によるデータアクセスの民主化は、現代企業にとって重要な目標である。
テキスト・トゥ・エフェクトの実践的採用は、現実世界の複雑さによって著しく妨げられている。
我々は,多段階自己回帰アプローチに基づくテキスト tosql の新たなフレームワークである Reflect- を紹介する。
我々のフレームワークは72.03%の精度で実行し、最先端のベースラインを大幅に上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.052889399420755
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Democratizing data access through natural language is a crucial goal for modern enterprises, but the practical adoption of Text-to-SQL is critically hindered by real-world complexities: 1. Obscure and large database schemas, 2. Ineffective retrieval of relevant tables and columns due to structured setting of schemas and vague user query, 3. Generation of syntactically or logically flawed SQL due to a lack of robust validation and correction mechanism. To address these systemic challenges, we introduce Reflect-SQL, a novel framework for Text to SQL, grounded in multi-stage self-reflection approach to develop understanding of obscure schema using a knowledge base, setup a process for effective retrieval and system to generate syntactically/semantically SQL. Instead of a single-pass attempt, our system employs an LLM-as-a-judge driven scoring mechanism within interconnected feedback loops to iteratively refine the results at every stage. A feedback-driven retrieval loop refines the user's natural language query, while a synthesis loop validates and corrects the SQL and finally, an entailment loop optimizes the end-to-end process and continuously enriches the knowledge base. By integrating these layers of reflection, Reflect-SQL bridges the critical gap between user intent and complex data. On the challenging BIRD benchmark, our framework achieves an execution accuracy of 72.03%, significantly outperforming state-of-the-art baselines, demonstrating a major leap in reliability for enterprise applications.
- Abstract（参考訳）: 自然言語によるデータアクセスの民主化は、現代企業にとって重要な目標だが、Text-to-SQLの実践的採用は、現実世界の複雑さによって著しく妨げられている。
1.大容量データベーススキーマ
2. スキーマの構造化とあいまいなユーザクエリによる関係表や列の効率の悪さ。
3. 堅牢なバリデーションと修正機構の欠如による構文的あるいは論理的に欠陥のあるSQLの生成。
このようなシステム的課題に対処するために,多段階の自己回帰アプローチを基盤として,知識ベースを用いたあいまいなスキーマの理解を深め,効果的な検索プロセスと,構文的・セマンティックなSQLを生成するシステムを構築するリフレクション-SQLを紹介した。
LLM-as-a-judge によるスコアリング機構を相互接続したフィードバックループ内に導入し,各段階で結果を反復的に改善する。
フィードバック駆動の検索ループは、ユーザの自然言語クエリを洗練させ、合成ループはSQLを検証して修正し、最後に、entailmentループはエンドツーエンドのプロセスを最適化し、知識ベースを継続的に強化する。
これらのリフレクション層を統合することで、リフレクションSQLはユーザの意図と複雑なデータの間に重要なギャップを埋める。
挑戦的なBIRDベンチマークでは、我々のフレームワークは72.03%の実行精度を達成し、最先端のベースラインを大幅に上回り、エンタープライズアプリケーションに対する信頼性の大きな飛躍を見せています。
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