Sign In

AgentNLQ: A General-Purpose Agent for Natural Language to SQL

μž‘μ„±μž
  • Haebom
μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬
Empty

μ €μž

Olena Bogdanov, Yeunji Jung, Chandra Dhir, Pareekshitreddy Gaddam, Saurabh Jain, Lakshmi Tumati, Vijay Parthasarathy, Anup Shirgaonkar

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” κ΄€κ³„ν˜• λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€μ—μ„œ μžμ—°μ–΄λ₯Ό SQL 쿼리둜 λ³€ν™˜ν•˜λŠ” NL2SQL λ¬Έμ œμ— λŒ€ν•œ μƒˆλ‘œμš΄ 닀쀑 μ—μ΄μ „νŠΈ 방법을 μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. μ œμ•ˆλœ 방법은 μ‚¬μš©μž 제곡 μŠ€ν‚€λ§ˆμ˜ 의미둠적 정보 κ°•ν™”, λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ κ·œμΉ™ 톡합, 그리고 LLM을 ν™œμš©ν•œ κ³„νš, μ˜€μΌ€μŠ€νŠΈλ ˆμ΄μ…˜, μ„±μ°° 및 μžκ°€ μˆ˜μ • κΈ°λŠ₯을 κ°–μΆ˜ μ΅œμ ν™”λœ μ˜€μΌ€μŠ€νŠΈλ ˆμ΄ν„°λ₯Ό 톡해 μ •ν™•ν•œ SQL 쿼리 생성을 λͺ©ν‘œλ‘œ ν•©λ‹ˆλ‹€. BIRD λ²€μΉ˜λ§ˆν¬μ—μ„œ 78.1%의 의미둠적 정확도λ₯Ό λ‹¬μ„±ν•˜λ©°, λ‹€μ–‘ν•œ 도메인 및 데이터셋에 걸쳐 μ •ν™•μ„±κ³Ό μΌλ°˜ν™” κ°€λŠ₯성을 μž…μ¦ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
LLM 기반 닀쀑 μ—μ΄μ „νŠΈ μ‹œμŠ€ν…œμ„ 톡해 NL2SQL의 정확성을 획기적으둜 ν–₯μƒμ‹œν‚¬ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
μŠ€ν‚€λ§ˆ 정보와 λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ κ·œμΉ™μ„ 효과적으둜 ν†΅ν•©ν•˜μ—¬ λ§₯락 인지 메타데이터λ₯Ό μƒμ„±ν•˜λŠ” 것이 μ€‘μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ œμ•ˆλœ 방법은 BIRD λ²€μΉ˜λ§ˆν¬μ—μ„œ μš°μˆ˜ν•œ μ„±λŠ₯을 λ³΄μ˜€μ§€λ§Œ, μ‹€μ„Έκ³„μ˜ λ”μš± λ³΅μž‘ν•˜κ³  λ°©λŒ€ν•œ λ°μ΄ν„°λ² μ΄μŠ€ ν™˜κ²½μ—μ„œμ˜ 좔가적인 검증 및 μ΅œμ ν™”κ°€ ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘
Made with Slashpage