Chain-of-Query: Unleashing the Power of LLMs in SQL-Aided Table Understanding via Multi-Agent Collaboration
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저자
Songyuan Sui, Hongyi Liu, Serena Liu, Li Li, Soo-Hyun Choi, Rui Chen, Xia Hu
개요
본 논문은 테이블 이해를 위한 새로운 다중 에이전트 프레임워크인 Chain-of-Query (CoQ)를 제안합니다. CoQ는 테이블 구조의 복잡성으로 인해 테이블 데이터를 이해하는 데 어려움을 겪는 대규모 언어 모델(LLM)의 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. CoQ는 자연어 스타일의 테이블 스키마 표현, 절별 SQL 생성 전략, SQL 기반 기계적 추론과 LLM 기반 논리적 추론을 분리하는 하이브리드 추론 분할을 통해 정확도를 향상시키고 유효하지 않은 SQL 생성률을 감소시킵니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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CoQ는 테이블 구조적 잡음을 추상화하기 위해 자연어 스타일의 테이블 스키마 표현을 사용합니다.
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절별 SQL 생성 전략을 통해 쿼리 품질을 향상시킵니다.
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SQL 기반 기계적 추론과 LLM 기반 논리적 추론을 분리하여 실행 결과에 대한 의존도를 줄입니다.
