Semantic Parsing for Complex Data Retrieval: Targeting Query Plans vs. SQL for No-Code Access to Relational Databases

📄 arXiv: 2312.14798v1 📥 PDF

作者: Ben Eyal, Amir Bachar, Ophir Haroche, Michael Elhadad

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-22

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2310.13575

💡 一句话要点

提出QPL查询语言，简化复杂数据检索的语义解析，提升非程序员数据库访问能力。

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

关键词: 语义解析 Text-to-SQL 查询计划 自然语言查询 大型语言模型 数据库访问 QPL 组合查询

📋 核心要点

  1. 现有Text-to-SQL系统在处理复杂组合查询时准确率较低，SQL语言本身对非程序员来说学习和验证成本高。
  2. 提出Query Plan Language (QPL)，一种模块化、易于理解的查询语言，旨在简化复杂查询的表达和验证过程。
  3. 通过将Spider数据集转换为QPL，并结合问题分解和规划策略，验证了LLM在QPL上的有效性，并提出了迭代式用户控制的优化方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）推动了text-to-SQL任务的进展，该任务旨在根据给定的数据库模式，从自然语言问题生成SQL查询。尽管SQL具有声明性，但它仍然是一种复杂的编程语言。本文研究了一种替代查询语言的潜力，该语言具有更简单的语法和复杂查询的模块化规范。目的是创建一种更易于被现代神经语义解析架构学习的查询语言，同时使非程序员能够更好地评估交互式查询计划助手生成的查询计划的有效性。所提出的替代查询语言称为查询计划语言（QPL）。它被设计为模块化的，并且可以被翻译成受限形式的SQL公共表表达式（CTEs）。QPL的目标是通过允许用户用自然语言表达他们的问题，同时提供一种更容易验证的目标语言，使非程序员能够访问复杂的数据检索。本文展示了神经LLM如何从QPL的模块化中受益，以组合方式生成复杂的查询计划。这涉及问题分解策略和规划阶段。我们在一个转换为QPL的Spider text-to-SQL数据集版本上进行了实验。QPL程序的层次结构使我们能够自然地衡量查询的复杂性。基于此评估，我们发现现有text-to-SQL系统在复杂组合查询上的准确率较低。我们提出了以迭代的、用户控制的方式解决复杂查询挑战的方法，使用微调的LLM和各种提示策略以组合方式进行。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决非程序员难以使用自然语言访问和操作复杂关系数据库的问题。现有Text-to-SQL方法生成的SQL语句复杂，难以理解和验证，阻碍了非专业用户的使用。SQL语言本身的学习曲线陡峭，使得用户难以直接编写或理解查询。

核心思路：论文的核心思路是设计一种更易于理解和使用的查询语言QPL，作为自然语言和SQL之间的桥梁。QPL采用模块化的结构，将复杂的查询分解为一系列简单的操作步骤，用户可以更容易地理解和验证每个步骤的正确性。通过将自然语言问题转换为QPL，再将QPL转换为SQL，降低了复杂查询的生成难度。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 问题分解：将复杂的自然语言问题分解为一系列更简单的子问题。2) 查询规划：根据分解后的子问题，生成对应的QPL查询计划。3) QPL到SQL的转换：将QPL查询计划转换为SQL查询。4) 执行与验证：执行SQL查询，并将结果呈现给用户，用户可以验证结果的正确性，并进行迭代优化。

关键创新：最重要的技术创新点在于QPL查询语言的设计。QPL的模块化结构和简洁的语法使得它比SQL更易于学习和使用。此外，论文还提出了基于问题分解和规划的查询生成策略，以及迭代式的用户控制优化方法，进一步提高了复杂查询的生成质量。

关键设计：QPL的设计目标是模块化和易于理解。它采用类似于函数式编程的风格，将查询分解为一系列可组合的操作。每个操作都执行一个特定的任务，例如选择、过滤、连接等。QPL可以被翻译成SQL CTEs（Common Table Expressions），这使得它可以与现有的数据库系统无缝集成。论文还探索了不同的prompting策略，以提高LLM生成QPL的准确性。

📊 实验亮点

论文在Spider数据集的QPL转换版本上进行了实验，结果表明，现有的Text-to-SQL系统在复杂组合查询上的准确率较低。通过使用微调的LLM和各种提示策略，可以显著提高复杂查询的生成质量。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的报告。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自然语言访问数据库的场景，例如智能客服、数据分析平台、商业智能工具等。通过QPL，非程序员可以更轻松地查询和分析数据，从而提高工作效率和决策质量。未来，QPL可以进一步扩展到支持更多类型的数据库和查询操作，并与其他自然语言处理技术相结合，实现更智能化的数据访问。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have spurred progress in text-to-SQL, the task of generating SQL queries from natural language questions based on a given database schema. Despite the declarative nature of SQL, it continues to be a complex programming language. In this paper, we investigate the potential of an alternative query language with simpler syntax and modular specification of complex queries. The purpose is to create a query language that can be learned more easily by modern neural semantic parsing architectures while also enabling non-programmers to better assess the validity of the query plans produced by an interactive query plan assistant. The proposed alternative query language is called Query Plan Language (QPL). It is designed to be modular and can be translated into a restricted form of SQL Common Table Expressions (CTEs). The aim of QPL is to make complex data retrieval accessible to non-programmers by allowing users to express their questions in natural language while also providing an easier-to-verify target language. The paper demonstrates how neural LLMs can benefit from QPL's modularity to generate complex query plans in a compositional manner. This involves a question decomposition strategy and a planning stage. We conduct experiments on a version of the Spider text-to-SQL dataset that has been converted to QPL. The hierarchical structure of QPL programs enables us to measure query complexity naturally. Based on this assessment, we identify the low accuracy of existing text-to-SQL systems on complex compositional queries. We present ways to address the challenge of complex queries in an iterative, user-controlled manner, using fine-tuned LLMs and a variety of prompting strategies in a compositional manner.