Towards Scalable Schema Mapping using Large Language Models
作者: Christopher Buss, Mahdis Safari, Arash Termehchy, Stefan Lee, David Maier
分类: cs.DB, cs.AI
发布日期: 2025-05-30
💡 一句话要点
提出基于大语言模型的可扩展模式映射方法，解决数据集成中的挑战。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 模式映射 数据集成 大型语言模型 可扩展性 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有数据集成系统依赖手动模式映射，维护成本高昂且难以扩展，无法适应数据源的快速变化。
- 利用大语言模型（LLM）的语义理解能力，结合采样、聚合和预过滤等策略，提升模式映射的准确性和效率。
- 通过数据类型预过滤等策略，降低了重复调用LLM的计算成本，提升了整体系统的可扩展性。
📝 摘要（中文）
为了应对从大量多样化来源集成信息时面临的可扩展性挑战，本文提出了一种利用大型语言模型（LLM）进行模式映射的方法。现有的数据集成系统通常依赖于手动编写的模式映射，这些映射复杂、特定于数据源，并且随着数据源的演变，维护成本高昂。尽管最近的研究表明，大型语言模型可以通过利用结构化和自然语言线索来辅助自动化模式匹配，但仍然存在关键挑战。本文确定了使用LLM进行模式映射的三个核心问题：（1）由于对输入措辞和结构敏感而导致输出不一致，我们提出了通过采样和聚合技术来解决这些问题的方法；（2）需要更具表现力的映射（例如，GLaV），这给LLM有限的上下文窗口带来了压力；（3）重复调用LLM的计算成本，我们建议通过数据类型预过滤等策略来缓解这个问题。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决数据集成中模式映射的可扩展性问题。现有方法依赖于手动编写模式映射，这不仅耗时耗力，而且难以维护，尤其是在数据源数量庞大且不断变化的情况下。现有基于LLM的方法存在输出不一致、无法处理复杂映射以及计算成本高等问题。
核心思路：论文的核心思路是利用LLM的自然语言理解能力和结构化数据处理能力，自动化生成模式映射。通过引入采样和聚合技术来提高LLM输出的一致性，并采用数据类型预过滤等策略来降低计算成本。同时，探索如何利用LLM处理更具表现力的映射（如GLaV）。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 输入模式信息的预处理；2) 使用LLM生成候选模式映射；3) 通过采样和聚合技术提高映射的一致性；4) 使用数据类型预过滤降低计算成本；5) 对生成的映射进行评估和优化。框架的具体实现细节（如LLM的选择、提示工程等）未在摘要中详细说明。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了使用采样和聚合技术来解决LLM输出不一致的问题，提高了模式映射的可靠性；2) 探索了如何利用LLM处理更具表现力的映射，扩展了LLM的应用范围；3) 提出了数据类型预过滤等策略来降低计算成本，提升了系统的可扩展性。
关键设计：摘要中未提供关键参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。采样和聚合的具体方法、数据类型预过滤的实现方式以及LLM的提示工程等细节需要在论文正文中查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
摘要中未提供具体的实验结果和性能数据。论文重点在于方法论的提出，具体的实验验证需要在论文正文中查找。未来的研究可以关注在真实数据集上的性能评估，以及与其他模式映射方法的对比。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于企业级数据集成、科学数据管理、Web数据抽取等领域。通过自动化模式映射，可以显著降低数据集成的成本和复杂度，提高数据利用效率，加速数据驱动的决策过程。未来，该方法有望应用于更广泛的数据管理和知识发现任务。
📄 摘要（原文）
The growing need to integrate information from a large number of diverse sources poses significant scalability challenges for data integration systems. These systems often rely on manually written schema mappings, which are complex, source-specific, and costly to maintain as sources evolve. While recent advances suggest that large language models (LLMs) can assist in automating schema matching by leveraging both structural and natural language cues, key challenges remain. In this paper, we identify three core issues with using LLMs for schema mapping: (1) inconsistent outputs due to sensitivity to input phrasing and structure, which we propose methods to address through sampling and aggregation techniques; (2) the need for more expressive mappings (e.g., GLaV), which strain the limited context windows of LLMs; and (3) the computational cost of repeated LLM calls, which we propose to mitigate through strategies like data type prefiltering.