Multi-Turn Interactions for Text-to-SQL with Large Language Models
作者: Guanming Xiong, Junwei Bao, Hongfei Jiang, Yang Song, Wen Zhao
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-08-09 (更新: 2025-11-13)
备注: This work has been accepted to CIKM 2025
💡 一句话要点
提出Interactive-T2S框架，通过与数据库交互提升大语言模型Text-to-SQL能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Text-to-SQL 大型语言模型 数据库交互 SQL生成 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有基于大语言模型的Text-to-SQL方法在处理宽表时效率较低，且缺乏可解释的交互过程。
- Interactive-T2S框架通过与数据库直接交互，利用四个通用工具促进LLM主动高效地检索信息，生成SQL查询。
- 该方法在Spider和BIRD数据集上取得了先进的性能，并在无oracle知识的BIRD排行榜上获得了SOTA结果。
📝 摘要（中文）
本研究探索了利用大型语言模型（LLMs）强大的推理能力进行Text-to-SQL解析。尽管最近取得了进展，但现有的基于LLM的方法仍然效率低下，并且难以有效地处理具有宽表的案例。此外，当前基于交互的方法要么缺乏逐步的、可解释的SQL生成过程，要么未能提供普遍适用的交互设计。为了解决这些挑战，我们引入了Interactive-T2S，这是一个通过与数据库直接交互来生成SQL查询的框架。该框架包括四个通用工具，这些工具促进了LLM主动和高效的信息检索。此外，我们还开发了详细的范例，以展示我们框架内的逐步推理过程。我们的方法在Spider和BIRD数据集及其变体上取得了先进的性能。值得注意的是，我们在没有oracle知识的情况下，在BIRD排行榜上获得了最先进的结果，证明了我们方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有基于大型语言模型的Text-to-SQL方法在处理复杂数据库schema（尤其是宽表）时效率低下的问题。现有的交互式方法要么缺乏可解释的逐步SQL生成过程，要么交互设计不具有普适性，限制了其应用范围。
核心思路：论文的核心思路是让大型语言模型（LLM）能够主动与数据库进行交互，通过一系列工具来检索必要的信息，从而更准确、高效地生成SQL查询。这种交互式的过程模仿了人类专家在编写SQL查询时会查阅数据库schema和数据样本的行为。
技术框架：Interactive-T2S框架的核心是一个循环交互过程，LLM首先分析问题，然后利用提供的工具与数据库交互，获取所需信息，最后生成SQL查询。框架包含以下主要模块：1) 问题分析模块：分析用户问题，确定需要哪些信息；2) 工具选择模块：根据问题选择合适的数据库交互工具；3) 数据库交互模块：利用选定的工具执行数据库查询；4) SQL生成模块：根据问题和数据库交互结果生成SQL查询。框架通过详细的范例来指导LLM进行逐步推理。
关键创新：该方法最重要的创新在于引入了一套通用的数据库交互工具，使LLM能够主动、高效地从数据库中检索信息。这些工具的设计考虑了Text-to-SQL任务的特点，能够帮助LLM更好地理解数据库schema和数据内容。与现有方法相比，Interactive-T2S更加注重LLM与数据库的交互，而不是仅仅依赖于LLM自身的知识。
关键设计：论文设计了四个通用工具，用于LLM与数据库的交互，具体细节未知。此外，论文还开发了详细的范例，用于指导LLM进行逐步推理，这些范例的具体内容未知。论文中关于损失函数、网络结构等技术细节未提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Interactive-T2S框架在Spider和BIRD数据集及其变体上取得了先进的性能。特别是在BIRD排行榜上，在没有oracle知识的情况下，该方法获得了state-of-the-art的结果，证明了其有效性。具体的性能提升数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能数据库助手、自动化SQL生成、数据分析等领域。通过与数据库的交互，可以降低用户编写SQL查询的门槛，提高数据分析的效率。未来，该技术有望应用于更复杂的数据库环境和更广泛的数据分析场景。
📄 摘要（原文）
This study explores text-to-SQL parsing by leveraging the powerful reasoning capabilities of large language models (LLMs). Despite recent advancements, existing LLM-based methods are still inefficient and struggle to handle cases with wide tables effectively. Furthermore, current interaction-based approaches either lack a step-by-step, interpretable SQL generation process or fail to provide a universally applicable interaction design. To address these challenges, we introduce Interactive-T2S, a framework that generates SQL queries through direct interactions with databases. This framework includes four general tools that facilitate proactive and efficient information retrieval by the LLM. Additionally, we have developed detailed exemplars to demonstrate the step-wise reasoning processes within our framework. Our approach achieves advanced performance on the Spider and BIRD datasets as well as their variants. Notably, we obtain state-of-the-art results on the BIRD leaderboard under the setting without oracle knowledge, demonstrating the effectiveness of our method.