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End-to-End Text-to-SQL with Dataset Selection: Leveraging LLMs for Adaptive Query Generation

Created by
  • Haebom

저자

Anurag Tripathi, Vaibhav Patle, Abhinav Jain, Ayush Pundir, Sairam Menon, Ajeet Kumar Singh, Dorien Herremans

개요

본 논문은 다수의 방대한 데이터베이스 환경에서 사용자의 질의 의도에 맞는 데이터베이스를 먼저 식별하는 3단계 엔드-투-엔드 text-to-SQL 프레임워크를 제안합니다. 기존의 text-to-SQL 접근 방식은 특정 데이터베이스를 전제로 자연어 질의를 SQL 명령어로 직접 변환하는 반면, 본 논문의 프레임워크는 LLM과 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 자연어 질의에서 규칙 집합을 추출하고, 이를 바탕으로 RoBERTa 기반의 미세 조정된 인코더를 포함하는 대규모 db_id 예측 모델을 학습하여 올바른 데이터베이스 식별자(db_id)를 예측합니다. 마지막으로, 생성된 SQL을 비평 에이전트를 사용하여 오류를 수정합니다. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 데이터베이스 의도 예측 및 SQL 생성 정확도 측면에서 최첨단 모델을 능가하는 성능을 보였습니다.

시사점, 한계점

시사점:
다수의 데이터베이스를 포함하는 환경에서의 text-to-SQL 문제에 대한 효과적인 해결책 제시
LLM과 프롬프트 엔지니어링을 활용한 데이터베이스 식별 및 SQL 생성의 정확도 향상
비평 에이전트를 통한 SQL 생성 결과의 정확성 개선
기존 text-to-SQL 모델의 한계점인 데이터베이스 사전 지정 필요성을 해결
한계점:
제안된 프레임워크의 성능은 사용된 LLM과 데이터베이스의 특성에 따라 영향을 받을 수 있음.
다양한 유형의 데이터베이스와 복잡한 질의에 대한 일반화 성능 평가가 추가적으로 필요함.
비평 에이전트의 설계 및 학습 과정에 대한 자세한 설명이 부족함.
실제 환경에서의 확장성 및 효율성에 대한 추가적인 연구가 필요함.
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