GenEdit: Compounding Operators and Continuous Improvement to Tackle Text-to-SQL in the Enterprise
作者: Karime Maamari, Connor Landy, Amine Mhedhbi
分类: cs.AI
发布日期: 2025-03-27
💡 一句话要点
GenEdit：通过组合算子和持续改进解决企业级Text-to-SQL问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Text-to-SQL 自然语言处理 企业级应用 知识图谱 用户反馈 持续学习
📋 核心要点
- 企业级Text-to-SQL面临业务知识捕获、复杂查询处理和持续改进的挑战。
- GenEdit通过构建企业特定知识集、分解SQL生成流程和用户反馈机制来解决这些问题。
- GenEdit利用组合算子改进知识检索，并生成计划来指导SQL生成，从而提升复杂SQL的处理能力。
📝 摘要（中文）
本文提出GenEdit，一个通过用户反馈持续改进的Text-to-SQL生成系统，旨在解决企业部署中捕获业务特定知识、处理复杂查询以及满足持续改进期望的挑战。GenEdit构建并维护公司特定的知识集，采用分解SQL生成的算子流水线，并利用反馈更新知识集以改进未来的SQL生成。GenEdit的核心架构包含分解SQL生成和基于用户反馈的知识集编辑两个模块。生成过程利用组合算子来改进知识检索，并创建链式思考步骤的计划来指导生成。系统首先检索相关示例，然后检索指令和模式元素。利用检索到的上下文信息，GenEdit生成逐步计划，最后使用该计划生成SQL，从而减少了模型推理的需求，增强了复杂SQL的生成。知识集编辑通过交互式副驾驶推荐，允许用户迭代反馈并根据需要重新生成SQL查询。每次生成都使用分阶段的编辑来更新生成提示。反馈在通过回归测试并获得批准后合并，从而改进未来的生成。
🔬 方法详解
问题定义：企业级Text-to-SQL系统需要捕获业务特定知识，处理复杂的SQL查询，并支持持续改进。现有方法难以满足这些需求，尤其是在知识更新和复杂查询的推理方面存在不足。
核心思路：GenEdit的核心思路是将SQL生成过程分解为一系列可管理的步骤，并利用企业特定的知识集和用户反馈来指导和改进生成过程。通过组合算子和链式思考，系统能够更好地理解用户意图并生成准确的SQL查询。
技术框架：GenEdit的整体架构包含两个核心模块：分解SQL生成模块和知识集编辑模块。分解SQL生成模块首先检索相关示例、指令和模式元素，然后生成逐步计划，最后根据计划生成SQL查询。知识集编辑模块通过交互式副驾驶推荐编辑，用户可以迭代反馈并重新生成SQL查询。
关键创新：GenEdit的关键创新在于其组合算子和链式思考的SQL生成方法，以及基于用户反馈的知识集持续更新机制。与传统的端到端模型相比，GenEdit更易于理解和调试，并且能够更好地适应企业特定的需求。
关键设计：GenEdit使用分阶段的编辑来更新生成提示，每次生成都基于之前的反馈进行改进。反馈在通过回归测试并获得批准后合并，确保知识集的质量和一致性。系统还采用了特定的检索策略来提高知识检索的准确性和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文重点在于GenEdit的架构设计和用户反馈机制，但没有提供具体的实验数据或性能指标。未来的工作可以包括对GenEdit在不同数据集上的性能评估，以及与其他Text-to-SQL模型的比较，以验证其有效性和优越性。此外，可以研究不同类型的用户反馈对系统性能的影响，以及如何优化反馈机制。
🎯 应用场景
GenEdit可应用于各种需要Text-to-SQL能力的企业级数据分析场景，例如商业智能、数据挖掘和自动化报告。通过提供更准确和可定制的SQL生成，GenEdit可以帮助企业用户更轻松地访问和分析数据，从而提高决策效率和业务洞察力。该系统还可用于构建智能助手和聊天机器人，以支持自然语言查询。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in Text-to-SQL, driven by large language models, are democratizing data access. Despite these advancements, enterprise deployments remain challenging due to the need to capture business-specific knowledge, handle complex queries, and meet expectations of continuous improvements. To address these issues, we designed and implemented GenEdit: our Text-to-SQL generation system that improves with user feedback. GenEdit builds and maintains a company-specific knowledge set, employs a pipeline of operators decomposing SQL generation, and uses feedback to update its knowledge set to improve future SQL generations. We describe GenEdit's architecture made of two core modules: (i) decomposed SQL generation; and (ii) knowledge set edits based on user feedback. For generation, GenEdit leverages compounding operators to improve knowledge retrieval and to create a plan as chain-of-thought steps that guides generation. GenEdit first retrieves relevant examples in an initial retrieval stage where original SQL queries are decomposed into sub-statements, clauses or sub-queries. It then also retrieves instructions and schema elements. Using the retrieved contextual information, GenEdit then generates step-by-step plan in natural language on how to produce the query. Finally, GenEdit uses the plan to generate SQL, minimizing the need for model reasoning, which enhances complex SQL generation. If necessary, GenEdit regenerates the query based on syntactic and semantic errors. The knowledge set edits are recommended through an interactive copilot, allowing users to iterate on their feedback and to regenerate SQL queries as needed. Each generation uses staged edits which update the generation prompt. Once the feedback is submitted, it gets merged after passing regression testing and obtaining an approval, improving future generations.