Knowledge Base Construction for Knowledge-Augmented Text-to-SQL

📄 arXiv: 2505.22096v1 📥 PDF

作者: Jinheon Baek, Horst Samulowitz, Oktie Hassanzadeh, Dharmashankar Subramanian, Sola Shirai, Alfio Gliozzo, Debarun Bhattacharjya

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-28

备注: ACL Findings 2025

💡 一句话要点

构建知识库增强Text-to-SQL，提升LLM在领域数据库上的查询精度

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

关键词: Text-to-SQL 知识库构建 大型语言模型 数据库查询 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有Text-to-SQL方法依赖LLM的参数知识，难以覆盖所有领域特定查询，导致SQL生成精度下降。
  2. 本文构建一个全面的知识库，包含问题、数据库模式和相关知识，用于检索和生成查询所需的知识。
  3. 实验结果表明，该方法在多个Text-to-SQL数据集上，显著优于现有基线方法，尤其是在未见数据库上。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于知识库构建的Text-to-SQL方法，旨在提高大型语言模型（LLMs）在将自然语言查询转换为SQL语句时的准确性。现有方法依赖于LLMs的参数知识，但这些知识可能无法覆盖所有领域特定的查询，尤其是在面对各种数据库模式时。为了解决这个问题，本文构建了一个全面的知识库，该知识库基于所有可用的问题及其相关的数据库模式和相关知识。该知识库可以被重用于来自不同数据集和领域的未见数据库。在多个Text-to-SQL数据集上的验证结果表明，该方法在重叠和非重叠数据库场景下均显著优于相关基线。

🔬 方法详解

问题定义：Text-to-SQL旨在将自然语言查询转换为SQL语句，使得用户可以方便地从数据库中检索信息。然而，现有方法依赖于大型语言模型（LLMs）的参数知识，这些知识可能无法覆盖所有领域特定的查询，尤其是在面对各种数据库模式时，导致生成的SQL语句不够准确。现有方法或者手动标注知识，或者仅为每个查询生成少量知识，无法满足复杂查询的需求。

核心思路：本文的核心思路是构建一个全面的知识库，作为Text-to-SQL的基础知识来源。该知识库包含所有可用的问题、相关的数据库模式以及相关的知识。通过从知识库中检索和生成必要的知识，可以增强LLMs的理解能力，提高SQL生成的准确性。这种方法避免了对LLMs参数知识的过度依赖，使其能够更好地处理领域特定的查询。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：知识库构建和知识增强的Text-to-SQL。首先，构建一个全面的知识库，该知识库基于所有可用的问题及其相关的数据库模式和相关知识。然后，在Text-to-SQL过程中，利用该知识库检索与当前查询相关的知识，并将这些知识融入到LLM的输入中，从而增强LLM的理解能力，提高SQL生成的准确性。

关键创新：本文最重要的技术创新在于构建了一个全面的、可重用的知识库，用于增强Text-to-SQL。与现有方法相比，该知识库不仅包含了问题和数据库模式，还包含了相关的知识，并且可以被重用于来自不同数据集和领域的未见数据库。这种方法避免了对LLMs参数知识的过度依赖，使其能够更好地处理领域特定的查询。

关键设计：知识库的构建是关键。具体如何从问题、数据库模式中提取和组织知识，论文中可能涉及实体链接、关系抽取等技术。此外，如何有效地将检索到的知识融入到LLM的输入中，例如通过prompt engineering等方式，也是重要的设计细节。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在多个Text-to-SQL数据集上进行了验证，包括重叠和非重叠数据库场景。实验结果表明，该方法显著优于相关基线方法。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但摘要中明确指出是“substantially” outperform，说明提升效果显著。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要自然语言查询数据库的场景，例如智能客服、商业智能分析、教育辅助等。通过提高Text-to-SQL的准确性，可以降低用户使用数据库的门槛，使得更多人能够方便地从数据库中获取所需信息，具有重要的实际应用价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Text-to-SQL aims to translate natural language queries into SQL statements, which is practical as it enables anyone to easily retrieve the desired information from databases. Recently, many existing approaches tackle this problem with Large Language Models (LLMs), leveraging their strong capability in understanding user queries and generating corresponding SQL code. Yet, the parametric knowledge in LLMs might be limited to covering all the diverse and domain-specific queries that require grounding in various database schemas, which makes generated SQLs less accurate oftentimes. To tackle this, we propose constructing the knowledge base for text-to-SQL, a foundational source of knowledge, from which we retrieve and generate the necessary knowledge for given queries. In particular, unlike existing approaches that either manually annotate knowledge or generate only a few pieces of knowledge for each query, our knowledge base is comprehensive, which is constructed based on a combination of all the available questions and their associated database schemas along with their relevant knowledge, and can be reused for unseen databases from different datasets and domains. We validate our approach on multiple text-to-SQL datasets, considering both the overlapping and non-overlapping database scenarios, where it outperforms relevant baselines substantially.