要約
- 自然言語クエリからSQLを正確に生成することは長い間難しかったが、深層ニューラルネットワークと人間工学を使用した従来のtext-to-SQLシステムが成功した。
- プレトレーニング言語モデル（PLM）を使用したtext-to-SQLの取り組みもあり、有望な結果を示した。
- PLMには制約があり、複雑なデータベースと関連するユーザー質問の複雑さが増すと誤ったSQLが生成される問題がある。
- 最近では、大規模モデルを使用したLLMが自然言語を理解する能力に優れており、text-to-SQL研究はこれらを統合することで改善をもたらすことができる。
- LLMベースのtext-to-SQLの実装詳細には、3つの主要な領域がある。
考察
自然言語クエリからSQLを生成するtext-to-SQLの課題には、PLMやLLMなどの言語モデルの活用が注目されている。LLMの採用により、クエリの精度向上や複雑なクエリの取り扱い改善、システムの頑健性向上などのメリットが期待される。また、評価やベンチマークにおいて、内容一致に基づく指標や実行に基づく指標が重要であり、真実との一致度やSQLクエリの正確性を評価することが重要である。