Bidang pemrosesan bahasa alami (NLP) telah mengalami kemajuan yang signifikan, terutama dalam teknologi bahasa alami hingga SQL (NL2SQL). Ada trade-off antara akurasi dan kemampuan beradaptasi dalam metode NL2SQL tradisional, dan sulit untuk memenuhi kebutuhan database yang berbeda dan kueri yang kompleks. Artikel ini akan memperkenalkan kerangka kerja XiYan-SQL yang diluncurkan oleh tim peneliti Alibaba, bagaimana kerangka kerja ini memecahkan tantangan ini melalui metode inovatif dan secara signifikan meningkatkan kinerja NL2SQL.
Teknologi Natural Language to SQL (NL2SQL) berkembang pesat dan telah menjadi inovasi penting di bidang pemrosesan bahasa alami (NLP). Teknologi ini memungkinkan pengguna untuk mengubah kueri bahasa alami menjadi pernyataan Structured Query Language (SQL). Kemajuan ini sangat memudahkan interaksi antara pengguna yang tidak memiliki latar belakang teknis dan database yang kompleks untuk memperoleh informasi berharga. Teknologi NL2SQL tidak hanya membuka pintu baru untuk eksplorasi database besar di berbagai industri, namun juga meningkatkan efisiensi kerja dan kemampuan pengambilan keputusan.
Namun, ada trade-off tertentu antara akurasi kueri dan kemampuan beradaptasi selama penerapan NL2SQL. Beberapa metode tidak dapat menjamin keakuratan saat menghasilkan kueri SQL, dan sulit untuk beradaptasi dengan berbagai jenis database. Beberapa solusi yang ada bergantung pada model bahasa besar (LLM) untuk menghasilkan banyak keluaran dan memilih kueri terbaik melalui rekayasa cepat, namun pendekatan ini meningkatkan beban komputasi dan tidak cocok untuk aplikasi waktu nyata. Pada saat yang sama, meskipun penyempurnaan terawasi (SFT) dapat mencapai pembuatan SQL yang ditargetkan, SFT menghadapi kesulitan dalam aplikasi lintas domain dan operasi database yang kompleks, sehingga kerangka kerja inovatif sangat dibutuhkan.
Tim peneliti Alibaba meluncurkan XiYan-SQL, sebuah terobosan kerangka kerja NL2SQL. Ini menggabungkan strategi ansambel multi-generator yang menggabungkan keunggulan rekayasa cepat dan SFT. Inovasi utama XiYan-SQL adalah pengenalan M-Schema, metode representasi skema semi-terstruktur yang dapat meningkatkan pemahaman sistem tentang hierarki database, termasuk tipe data, kunci utama, dan nilai sampel, sehingga meningkatkan akurasi dan kemampuan. untuk menyesuaikan kueri SQL secara kontekstual.
XiYan-SQL menggunakan proses tiga tahap untuk menghasilkan dan mengoptimalkan kueri SQL.
Pertama, sistem mengidentifikasi elemen database yang relevan melalui tautan arsitektur, sehingga mengurangi informasi yang berlebihan dan berfokus pada struktur utama. Selanjutnya, kandidat SQL dihasilkan menggunakan generator berdasarkan pembelajaran contoh (ICL) dan SFT. Terakhir, sistem menggunakan model koreksi kesalahan dan model pemilihan untuk mengoptimalkan dan memfilter SQL yang dihasilkan untuk memastikan bahwa kueri terbaik dipilih. XiYan-SQL mengintegrasikan langkah-langkah ini ke dalam saluran efisien yang melampaui metode tradisional.
Setelah pengujian benchmark yang ketat, XiYan-SQL berkinerja baik di beberapa set pengujian standar. Misalnya, ia mencapai akurasi eksekusi sebesar 89,65% pada set pengujian Spider, jauh di depan model teratas sebelumnya.
Selain itu, XiYan-SQL juga mencapai hasil yang sangat baik dalam hal kemampuan beradaptasi terhadap kumpulan data non-relasional, mencapai akurasi 41,20% pada kumpulan pengujian NL2GQL. Hasil ini menunjukkan bahwa XiYan-SQL memiliki fleksibilitas dan akurasi yang sangat baik dalam berbagai skenario.
github:https://github.com/XGenerationLab/XiYan-SQL
Menyorot:
Representasi arsitektur yang inovatif: M-Schema meningkatkan pemahaman tentang hierarki database dan meningkatkan akurasi kueri.
Pembuatan kandidat tingkat lanjut: XiYan-SQL menggunakan beberapa generator untuk menghasilkan kandidat SQL yang beragam, sehingga meningkatkan kualitas kueri.
Kemampuan beradaptasi yang unggul: Melalui pengujian benchmark, XiYan-SQL telah menunjukkan kinerja luar biasa dalam berbagai database, menetapkan standar kerangka kerja NL2SQL baru.
Secara keseluruhan, XiYan-SQL, sebagai kerangka kerja NL2SQL yang canggih, telah membuat terobosan signifikan dalam akurasi dan kemampuan beradaptasi melalui representasi skema M-Schema yang inovatif, strategi integrasi multi-generator, dan proses optimasi yang efisien, memberikan dasar untuk meningkatkan Penyediaan database alat canggih untuk efisiensi interaktif dan menyederhanakan operasi pengguna. Tautan GitHub-nya memfasilitasi pengembang untuk lebih memahami dan menggunakan kerangka kerja ini.