LLM を審査員として SQL 生成を評価する | Aparna Dhinakaran 著 | 2024 年 7 月

要約:

LLMはSQLクエリ生成の可能な応用として注目を集めており、大規模なデータベースを自然言語でクエリすることで、データ透明性の向上や非技術者向けのアクセシビリティが向上する。
LLMを判定者として使用したSQL生成の評価において、OpenAIのGPT-4 Turboを用いることで、F1スコアが0.70から0.76の範囲で初期の有望な結果が示された。
データベーススキーマ情報を評価提示に含めることで、誤検知を軽減することができるが、依然としてデータに関する誤った前提や解釈による誤検知が課題となる。
LLMを判定者として使用する方法はSQL生成の評価において有用であり、スキーマ情報の適切な量とタイプを含めることが重要である。

LLMを判定者として使用することで、AIが生成したSQLクエリを評価するための迅速で効果的なツールとしての可能性が示唆されています。適切なスキーマ情報を含めることで、この方法を最大限に活用することが重要です。SQL生成の評価方法の効果的な選択が、精度と信頼性の向上に貢献します。