Dec, 2023

针对复杂数据检索的语义解析：面向查询计划和无代码访问关系数据库的 SQL

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TL;DR利用 Query Plan Language (QPL) 和 Large Language Models (LLMs)，本文探讨了通过简化语法和模块化规范复杂查询来创建一个更易于学习和验证的查询语言，以便使非程序员能够更好地评估交互式查询计划助手生成的查询计划，进而提高复杂查询的准确性。
large language modelstext-to-sqlquery plan languagemodularitycomplex queries
发现论文，激发创造
  • 文本到 SQL 解析中的问题和 SQL 的语义分解

    利用模块化查询计划语言（QPL）将 SQL 查询分解为简单和规则的子查询，通过训练文本到 QPL 解析器，我们获得了对数据库模式敏感的数据检索问题分解器以及更易理解的语义解析器的输出。

    Oct, 2023

  • 使用 SQL 查询大型语言模型

    使用大语言模型和 SQL 查询从自然语言文本中提取数据和查询，是信息检索和处理的新方向并带来了新的挑战和机遇。

    Apr, 2023

  • 下一代数据库接口：LLM 基于文本到 SQL 的调查

    根据自然语言问题（文本到 SQL）生成准确的 SQL 是一个长期存在的问题，传统的文本到 SQL 系统使用人工工程和深度神经网络，而最近的大型语言模型（LLMs）已经展示出在自然语言理解方面的显著能力，因此，将 LLM-based 实现整合到文本到 SQL 研究中可以带来独特的机遇、挑战和解决方案。

    Jun, 2024

  • 从文本到 CQL：自然语言与语料库搜索引擎的桥梁

    自然语言处理技术 (NLP) 在信息系统中的交互方式发生了革命性的变化，强调了将自然语言查询转化为 SQL 等形式查询语言，然而对于语料库查询语言 (CQL) 这一在文本语料中进行语言研究和详细分析的关键工具却未受到足够重视，手动构建 CQL 查询是一项复杂、耗时的任务，需要大量专业知识，这对研究人员和从业者都构成了重要挑战。本文提出了第一个文本到 CQL 任务，旨在自动将自然语言转化为 CQL。我们提出了一个全面的框架，包括一个特别策划的大规模数据集和利用大型语言模型 (LLMs) 进行有效的文本到 CQL 任务的方法。此外，我们建立了先进的评估指标来评估生成的查询的句法和语义准确性。我们提供了创新的 LLM 转换方法和详细的实验，并通过实验结果证明了我们方法的有效性，并提供了关于文本到 CQL 任务的复杂性的深入见解。

    Feb, 2024

  • 基于 AST 排序和架构修剪的改进检索增强型文本到 SQL 模型

    通过动态检索输入数据库信息和使用抽象语法树选择少量示例以进行上下文学习，本文提出一种从大型语言模型的角度着眼于文本到 SQL 语义解析的方法，并研究并行语义解析器在生成预期 SQL 查询的近似版本方面的利用程度。作者利用不到 500M 参数的极其高效的逼近模型进行了实验，应用于语义解析的单语和跨语言基准测试中，取得了比现有基准的改进效果，并对未来工作方向提出了有趣的见解。

    Jul, 2024

  • CHESS: 上下文利用有效 SQL 综合

    利用大型语言模型（LLMs）将自然语言问题转化为 SQL 查询（文本到 SQL）是一种有前途但具有挑战性的方法，特别是在应用于具有复杂和庞大模式的现实世界数据库时。我们提出了一个新的流程来解决这个问题，该流程有效地检索相关数据和上下文，选择一个高效的模式，并合成正确高效的 SQL 查询。

    May, 2024

  • 使用细粒度查询理解提升文本转 SQL 语义解析

    本文提出了一种基于标记级精细化查询理解的通用、模块化的神经语义分析框架，包括命名实体识别器（NER）、神经实体链接器（NEL）和神经语义解析器（NSP），该框架联合建模查询和数据库，并基于动态生成的语法合成基于树结构的 SQL 查询。实验证明，该模型在 SQUALL 数据集上的执行准确率达到了 56.8％，超过了现有技术水平 2.7％。

    Sep, 2022

  • 语义解析：基于语法和表格的 SQL 生成

    利用生成模型将自然语言问题转换成 SQL 查询，并通过考虑表格结构和 SQL 语法来提高查询的可执行性和准确性。在 WikiSQL 数据集上进行实验，将执行准确率从 69.0％提高到 74.4％。

    Apr, 2018

  • SQL-PaLM: 文本到 SQL 的改良大型语言模型自适应

    本研究提出了一种基于大型语言模型的 Text-to-SQL 模型 SQL-PaLM，该模型在几种不同的任务测试中都取得了最优结果，并展示了其应用于现实场景的鲁棒性和智能能力。

    May, 2023

  • 文本转 SQL 解析调查：概念，方法和未来方向

    该研究综述了文本到结构化查询语言解析的深度学习方法，介绍了单轮和多轮对话的文本到 SQL 解析语料库，阐明了预训练语言模型和现有方法，探讨了面临的挑战和未来发展方向。

    Aug, 2022