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分类 大语言模型

Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL

作者

Text-to-SQL综述，quite empirical。

Z. Hong et al., “Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL,” Jul. 16, 2024, arXiv: arXiv:2406.08426. Accessed: Oct. 30, 2024. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2406.08426

【摘要】将自然语言问题（文本）转换为结构化查询语言（SQL）一直是自然语言处理领域的挑战，因为用户问题的理解、数据库模式的理解和SQL生成都极其复杂。传统的文本到SQL系统，由规则和深度神经网络组成，已经取得了长足的进步。随后出现的预训练语言模型（PLM）被用于文本到SQL任务，取得了令人鼓舞的性能。随着现代数据库变得更加复杂，相应的用户问题也变得更加复杂，导致参数受限的PLM产生错误的SQL。这需要更复杂和定制的优化方法，进而限制了基于PLM的系统的应用。最近，大型语言模型（LLM）随着模型规模的增加，在自然语言理解方面表现出显著的能力。因此，本文将基于LLM的实现集成可带来的独特机遇、改进和解决方案，研究如何解决Text-to-SQL中出现的问题。在本调查中，我们全面回顾了基于LLM的 Text-to-SQL。具体而言，我们给出了Text-to-SQL技术挑战和演变过程的简要概述。然后，我们提供了用于评估Text-to-SQL系统的数据集和指标的设计的详细介绍。接下来，我们展示了基于LLM的Text-to-SQL的最新进展的系统分析。最后，我们讨论了该领域存在的挑战，并提出了对未来研究方向的建议。

【关键词】Text-to-SQL；大型语言模型；数据库；自然语言理解

1 Text-to-SQL概述

  • 目标：将自然语言问题转换为可执行的SQL查询，从关系型数据库中检索信息。(P1, P2)
  • 挑战：
    • 自然语言问题复杂性：包含嵌套句子、指代关系和省略语等，难以准确映射到SQL查询。(P3)
    • 数据库模式理解：需要全面理解数据库结构，包括表名、列名和表之间的关系。(P3)
    • 罕见和复杂SQL操作：涉及嵌套子查询、外部连接和窗口函数等，难以准确生成。(P4)
    • 跨领域泛化：模型在特定领域训练后，难以泛化到其他领域。(P4)

2 Text-to-SQL研究演变过程

  • 基于规则的系统：早期方法，依靠手动设计的规则和启发式算法，缺乏灵活性和泛化能力。(P4)
  • 基于深度学习的系统：利用深度神经网络自动学习自然语言问题到SQL查询的映射。(P4)
  • 基于PLM的系统：利用预训练语言模型强大的语义解析能力，显著提升性能。(P4)
  • 基于LLM的系统：利用大型语言模型的丰富知识和生成能力，实现更准确的SQL查询生成。(P4)

3 基于LLM的Text-to-SQL数据集和基准

  • 数据集类型：(P4)
    • 原版数据集：包含原始数据集和数据库。
    • 经标注数据集：在现有数据集和数据库上进行标注，例如添加领域知识、构建对话场景等。
  • 常用数据集：Spider、BIRD、DuSQL、CoSQL、WikiSQL等。(P3)
  • 常用基准：组件匹配（CM）、精确匹配（EM）、执行准确率（EX）、有效效率得分（VES）。(P3)

4 基于LLM的Text-to-SQL方法

  • 基于情境学习（ICL）：
    • 范式：利用预训练的LLM生成SQL查询，通过设计特定的提示来引导模型。(P3)
    • 方法：
      • 简单提示：例如，使用OpenAI的标准提示模板。(P6)
      • 分解：将复杂问题分解为子问题或子任务，降低难度。(P8)
      • 提示优化：通过改进提示设计，提升模型性能。(P8, P9)
      • 推理增强：利用推理技术，例如思维链（CoT）、最少到最多（Least-to-Most）等，增强模型推理能力。(P9)
      • 执行细化：通过执行反馈，例如执行结果、错误检测等，优化生成的SQL查询。(P10)
  • 基于微调（FT）：
    • 范式：利用收集的领域数据对开源LLM进行微调，使其适应特定任务。(P10)
    • 方法：
      • 增强架构：例如，使用CLLMs提升模型效率。(P11)
      • 数据增强：通过添加数据或生成数据，提升模型性能。(P11)
      • 预训练：在大量数据上进行预训练，为模型提供更多知识。(P11)
      • 分解：将任务分解为子任务，例如数据收集、模式链接、知识生成等，并针对每个子任务进行微调。(P11)

5 未来研究方向和挑战

  • 现实世界鲁棒性：提升模型对噪声数据和异常情况的鲁棒性。(P12)
  • 计算效率：降低模型推理时间和计算资源消耗。(P12)
  • 数据隐私和可解释性：保护用户数据隐私，并提升模型的可解释性。(P12, P13)
  • 扩展性：将文本到SQL技术扩展到其他领域，例如代码生成和知识图谱问答。(P13)

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