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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 448 - 454 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.5.448
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Text-to-SQL은 자연어로 작성된 질문을 SQL 질의문으로 변환하여 사용자가 데이터베이스와 효율적으로 상호작용할 수 있도록 하는 중요한 기술이다. 거대 언어 모델의 발전으로 문맥 학습 방법을 통해 추가 학습 없이도 새로운 데이터베이스에서 SQL을 생성할 수 있는 가능성이 제시되고 있다. 그러나 기존 방법은 문맥 학습을 위하여 퓨샷 예시를 임의로 선택하거나 자연어 질문 유사성에 기반하여 검색하는 방식으로, 예시 선택 과정에서 데이터베이스 스키마의 구조적 차이를 충분히 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 스키마 구조를 효과적으로 반영하는 검색 증강 생성 기법을 제안한다. 또한 데이터베이스 테이블 및 컬럼 구조를 고려한 SQL 생성을 위한 프롬프트를 제시한다. 실험 결과, Text-to-SQL 작업에서 데이터베이스 스키마의 구조적 정보를 활용한 검색 증강 생성 기법이 자연어 질문 유사성 기반 방법 대비 효과적임을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 구성
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Mohammadreza Pourreza and Davood Rafiei, “DIN-SQL: decomposed in-context learning of text-to-SQL with self-correction,” Proceedings of the 37th International Conference on Neural Information Processing Systems, Article 1577, pp. 36339-36348, 2024.
Zhao Tan, Xiping Liu, Qing Shu, Xi Li, Changxuan Wan, Dexi Liu, Qizhi Wan, and Guoqiong Liao, “Enhancing Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models through Tailored Promptings,” Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation, Torino, Italia, pp. 6091–6109, May 20-25, 2024.
Chang-Yu Tai, Ziru Chen, Tianshu Zhang, Xiang Deng, and Huan Sun, “Exploring Chain of Thought Style Prompting for Text-to-SQL,” Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Singapore, pp. 5376–5393, Nov. 6-10, 2023.
Ruoxi Sun, Sercan Arik, Rajarishi Sinha, Hootan Nakhost, Hanjun Dai, Pengcheng Yin, and Tomas Pfister, “SQLPrompt: In-Context Text-to-SQL with Minimal Labeled Data,” Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023, Singapore, pp. 542–550, Nov. 6-10, 2023.
Zhang, Hanchong, Ruisheng Cao, Lu Chen, Hongshen Xu and Kai Yu, “ACT-SQL: In-Context Learning for Text-to-SQL with Automatically-Generated Chain-of-Thought,” Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023, Singapore, pp. 3501-3532, Nov. 6-10, 2023.
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