Reliable Text-to-SQL with Adaptive Abstention

📄 arXiv: 2501.10858v1 📥 PDF

作者: Kaiwen Chen, Yueting Chen, Xiaohui Yu, Nick Koudas

分类: cs.DB, cs.AI

发布日期: 2025-01-18

💡 一句话要点

提出RTS框架，通过自适应置信度和人机交互提升Text-to-SQL的可靠性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Text-to-SQL 自然语言接口 大型语言模型 置信度评估 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有Text-to-SQL方法在处理模糊或上下文不足的查询时，容易产生不可靠的SQL语句。
  2. RTS框架通过引入自适应置信度和人机交互机制，在模式链接阶段检测潜在错误并进行干预。
  3. 在BIRD基准测试中，RTS实现了近乎完美的模式链接准确率，并显著提升了整体的Text-to-SQL可靠性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）彻底改变了数据库的自然语言接口，尤其是在Text-to-SQL转换方面。然而，当前的方法在面对模糊或上下文不足的情况时，通常会生成不可靠的输出。我们提出了可靠的Text-to-SQL（RTS）框架，该框架通过结合置信度和人机交互机制来增强查询生成的可靠性。RTS专注于关键的模式链接阶段，旨在识别生成SQL查询所需的核心数据库元素。它自主检测答案生成过程中的潜在错误，并通过放弃或进行用户交互来响应。RTS的一个重要组成部分是分支点预测（BPP），它利用LLM模型隐藏层上的统计共形技术进行模式链接，为模式链接的准确性提供概率保证。我们通过在BIRD基准上的全面实验验证了我们的方法，证明了在鲁棒性和可靠性方面的显著改进。我们的研究结果突出了将透明盒LLM与人机交互过程相结合以创建更强大的数据库自然语言接口的潜力。对于BIRD基准，我们的方法实现了近乎完美的模式链接准确性，并在需要时自主地让人参与。结合查询生成，我们证明了近乎完美的模式链接和一个小型查询生成模型几乎可以匹配使用比我们使用的模型大几个数量级的模型所达到的SOTA准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Text-to-SQL任务中，由于大型语言模型在面对复杂或模糊的自然语言查询时，容易产生不准确甚至错误的SQL语句的问题。现有方法缺乏对模型预测结果的置信度评估，难以判断何时需要人工干预，导致系统整体的可靠性不足。

核心思路：论文的核心思路是引入“置信度感知”的机制，在Text-to-SQL流程的关键环节（特别是模式链接阶段）预测模型输出的可靠性。当模型预测的置信度低于预设阈值时，系统可以选择放弃（abstain）或请求人工介入，从而避免生成错误的SQL语句。这种方法旨在提高系统的整体可靠性，并实现人机协同的Text-to-SQL。

技术框架：RTS框架主要包含以下几个模块：1) 自然语言查询输入；2) 大型语言模型（LLM）进行初步的模式链接和SQL生成；3) 分支点预测（BPP）模块，利用LLM的隐藏层信息，通过统计共形预测技术评估模式链接的准确性；4) 置信度评估模块，基于BPP的输出，判断模式链接结果的可靠性；5) 决策模块，根据置信度选择放弃、人工介入或直接执行SQL生成；6) SQL生成模块，基于模式链接结果生成最终的SQL查询。

关键创新：论文的关键创新在于提出了分支点预测（BPP）模块，该模块利用统计共形预测技术，对LLM在模式链接阶段的输出进行置信度评估。与传统的置信度估计方法不同，BPP能够提供具有概率保证的置信区间，从而更准确地判断模型预测的可靠性。此外，RTS框架将置信度评估与人机交互机制相结合，实现了自适应的错误检测和纠正。

关键设计：BPP模块的关键设计在于利用LLM的隐藏层输出作为特征，通过统计共形预测方法构建置信区间。具体而言，BPP首先将LLM的隐藏层输出映射到一个低维空间，然后计算每个候选模式链接的“p-value”，该p-value表示该候选链接与已观测数据的相似程度。如果p-value低于预设阈值，则认为该候选链接不可靠，需要人工介入。此外，RTS框架还设计了相应的损失函数，用于训练LLM和BPP模块，以提高模式链接的准确性和置信度评估的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RTS框架在BIRD基准测试中取得了显著的性能提升。通过引入BPP模块和人机交互机制，RTS实现了近乎完美的模式链接准确率。结合一个小型查询生成模型，RTS的整体Text-to-SQL准确率几乎可以与使用更大规模模型的SOTA方法相媲美，证明了RTS在提高可靠性和效率方面的优势。

🎯 应用场景

RTS框架可应用于各种需要自然语言查询数据库的场景，例如智能客服、数据分析平台、商业智能系统等。通过提高Text-to-SQL的可靠性，RTS能够减少错误SQL语句的生成，降低人工干预的成本，并提升用户体验。未来，RTS有望扩展到更复杂的数据库查询和更广泛的自然语言理解任务中。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have revolutionized natural language interfaces for databases, particularly in text-to-SQL conversion. However, current approaches often generate unreliable outputs when faced with ambiguity or insufficient context. We present Reliable Text-to-SQL (RTS), a novel framework that enhances query generation reliability by incorporating abstention and human-in-the-loop mechanisms. RTS focuses on the critical schema linking phase, which aims to identify the key database elements needed for generating SQL queries. It autonomously detects potential errors during the answer generation process and responds by either abstaining or engaging in user interaction. A vital component of RTS is the Branching Point Prediction (BPP) which utilizes statistical conformal techniques on the hidden layers of the LLM model for schema linking, providing probabilistic guarantees on schema linking accuracy. We validate our approach through comprehensive experiments on the BIRD benchmark, demonstrating significant improvements in robustness and reliability. Our findings highlight the potential of combining transparent-box LLMs with human-in-the-loop processes to create more robust natural language interfaces for databases. For the BIRD benchmark, our approach achieves near-perfect schema linking accuracy, autonomously involving a human when needed. Combined with query generation, we demonstrate that near-perfect schema linking and a small query generation model can almost match SOTA accuracy achieved with a model orders of magnitude larger than the one we use.