MoMQ: Mixture-of-Experts Enhances Multi-Dialect Query Generation across Relational and Non-Relational Databases

📄 arXiv: 2410.18406v1 📥 PDF

作者: Zhisheng Lin, Yifu Liu, Zhiling Luo, Jinyang Gao, Yu Li

分类: cs.CL, cs.AI, cs.DB, cs.LG

发布日期: 2024-10-24

💡 一句话要点

提出MoMQ框架以解决多方言查询生成问题

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

关键词: 多方言查询生成 专家混合模型 自然语言处理 数据库管理 数据不平衡

📋 核心要点

  1. 现有方法在多方言查询生成中面临语法差异和数据分布不均等挑战，影响了生成效果。
  2. 本文提出MoMQ框架，通过专家混合模型和多级路由策略，有效处理方言特定知识，减少干扰。
  3. 实验结果显示，MoMQ在资源不平衡的情况下依然表现出色，具有较强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

自然语言到结构化查询语言（SQL）的翻译改进得益于大型语言模型（LLMs）的进步。尽管针对特定数据库方言的开源LLMs表现良好，但云服务提供商需要支持多种方言的统一数据库管理服务。这导致了多方言查询生成的概念，面临方言间的语法差异和数据分布不均等挑战。为此，本文提出了MoMQ，一个基于专家混合的多方言查询生成框架，适用于关系型和非关系型数据库。MoMQ通过为每种方言设立专家组和多级路由策略来处理方言特定知识，并引入共享专家组以解决数据不平衡问题。我们还开发了一个高质量的多方言查询生成基准，涵盖了多种数据库。实验结果表明，MoMQ在资源不平衡的场景下表现出色且稳健。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多方言查询生成中的语法差异和数据不均衡问题。现有方法在处理多种数据库方言时，往往无法有效应对这些挑战，导致生成的查询质量不高。

核心思路：MoMQ框架采用专家混合模型，针对每种方言设立专门的专家组，并通过多级路由策略来管理方言特定知识，从而减少不同方言间的干扰。共享专家组的引入则有助于在高资源方言与低资源方言之间传递共通知识。

技术框架：MoMQ的整体架构包括方言专家组和共享专家组，结合多级路由策略，形成一个高效的查询生成流程。该框架能够灵活应对不同方言的特性，并通过共享知识来提升低资源方言的生成能力。

关键创新：MoMQ的主要创新在于其专家混合模型的设计，通过专门的方言专家组和共享专家组，显著提升了多方言查询生成的效果。这一设计与传统方法相比，能够更好地处理方言间的差异和数据不均衡问题。

关键设计：在参数设置上，MoMQ采用了多级路由策略，以确保每个查询生成过程都能调用到最相关的方言专家。同时，损失函数的设计考虑了方言特定的语法规则，以提高生成查询的准确性和有效性。整体网络结构则基于最新的LLM架构，确保了生成的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，MoMQ在多方言查询生成任务中表现优异，尤其是在资源不平衡的情况下，生成准确率提升了20%以上，相较于基线方法显示出显著的性能优势。这表明MoMQ在处理复杂查询生成任务时的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

MoMQ框架在多种数据库管理服务中具有广泛的应用潜力，特别是在需要支持多种方言的云服务平台。其高效的查询生成能力能够帮助企业更好地管理和查询数据，提升数据访问的灵活性和效率。未来，MoMQ还可以扩展到更多类型的数据库和查询场景，进一步推动自然语言处理与数据库技术的结合。

📄 摘要（原文）

The improvement in translating natural language to structured query language (SQL) can be attributed to the advancements in large language models (LLMs). Open-source LLMs, tailored for specific database dialects such as MySQL, have shown great performance. However, cloud service providers are looking for a unified database manager service (e.g., Cosmos DB from Azure, Amazon Aurora from AWS, Lindorm from AlibabaCloud) that can support multiple dialects. This requirement has led to the concept of multi-dialect query generation, which presents challenges to LLMs. These challenges include syntactic differences among dialects and imbalanced data distribution across multiple dialects. To tackle these challenges, we propose MoMQ, a novel Mixture-of-Experts-based multi-dialect query generation framework across both relational and non-relational databases. MoMQ employs a dialect expert group for each dialect and a multi-level routing strategy to handle dialect-specific knowledge, reducing interference during query generation. Additionally, a shared expert group is introduced to address data imbalance, facilitating the transfer of common knowledge from high-resource dialects to low-resource ones. Furthermore, we have developed a high-quality multi-dialect query generation benchmark that covers relational and non-relational databases such as MySQL, PostgreSQL, Cypher for Neo4j, and nGQL for NebulaGraph. Extensive experiments have shown that MoMQ performs effectively and robustly even in resource-imbalanced scenarios.