Chain-of-Query: Unleashing the Power of LLMs in SQL-Aided Table Understanding via Multi-Agent Collaboration
作者: Songyuan Sui, Hongyi Liu, Serena Liu, Li Li, Soo-Hyun Choi, Rui Chen, Xia Hu
分类: cs.CL, cs.AI, cs.DB
发布日期: 2025-08-14 (更新: 2025-11-30)
备注: AACL 2025 Main Conference (Oral)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Chain-of-Query，通过多智能体协作提升LLM在SQL辅助表格理解中的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 表格理解 SQL生成 大型语言模型 多智能体协作 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法难以理解表格结构，导致SQL生成不可靠，且易产生错误传播，过度依赖SQL执行结果。
- CoQ采用自然语言风格表示表格模式，逐子句生成SQL，分离SQL机械推理和LLM逻辑推理。
- 实验表明，CoQ在准确性上显著提升，无效SQL率显著降低，证明其在表格理解上的有效性。
📝 摘要（中文）
表格理解需要结构化的多步骤推理，而大型语言模型(LLM)由于表格数据的结构复杂性而难以胜任。最近，用于SQL生成的多智能体框架在解决表格数据理解的挑战方面显示出希望，但现有方法通常存在局限性，例如无法理解表格结构以进行可靠的SQL生成，导致无效查询的错误传播，以及过度依赖执行正确性。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的SQL辅助表格理解多智能体框架Chain-of-Query (CoQ)。CoQ采用自然语言风格的表格模式表示来消除结构噪声并增强理解。它采用逐子句的SQL生成策略来提高查询质量，并引入混合推理划分，将基于SQL的机械推理与基于LLM的逻辑推理分开，从而减少对执行结果的依赖。在四个模型和五个广泛使用的基准上的大量实验表明，与先前的基于通用LLM、SQL辅助和混合基线相比，CoQ实现了显着的准确性提升并显着降低了无效SQL率，证实了其在表格理解方面的卓越有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型(LLM)在SQL辅助表格理解中面临的挑战。现有方法的痛点在于难以有效理解表格的结构复杂性，导致SQL生成质量不高，容易产生无效查询，并且过度依赖SQL执行结果来判断推理的正确性。这些问题限制了LLM在表格数据分析和理解方面的应用。
核心思路：论文的核心思路是通过多智能体协作，将复杂的表格理解任务分解为多个可控的子任务，并针对每个子任务设计专门的解决方案。具体来说，通过自然语言风格的表格模式表示来消除结构噪声，采用逐子句的SQL生成策略来提高查询质量，并引入混合推理划分来减少对SQL执行结果的依赖。这样可以充分利用LLM的逻辑推理能力，同时避免其在结构化数据处理方面的不足。
技术框架：CoQ框架包含以下主要模块：1) 表格模式表示模块：将表格模式转换为自然语言描述，降低结构复杂性。2) SQL生成智能体：负责逐子句生成SQL查询，提高查询的正确性。3) 混合推理模块：将推理过程分为基于SQL的机械推理和基于LLM的逻辑推理，减少对SQL执行结果的依赖。整体流程是：首先，表格模式表示模块将表格模式转换为自然语言描述；然后，SQL生成智能体根据自然语言描述生成SQL查询；最后，混合推理模块对SQL查询进行推理和验证。
关键创新：论文的关键创新在于以下三个方面：1) 提出了一种自然语言风格的表格模式表示方法，可以有效降低表格结构的复杂性，提高LLM的理解能力。2) 采用逐子句的SQL生成策略，可以提高SQL查询的质量和正确性。3) 引入混合推理划分，将SQL机械推理和LLM逻辑推理分离，减少对SQL执行结果的依赖。
关键设计：在表格模式表示方面，论文采用自然语言描述表格的列名、数据类型和约束条件。在SQL生成方面，论文采用逐子句生成策略，逐步构建SQL查询的各个部分，例如SELECT、FROM、WHERE等。在混合推理方面，论文使用SQL执行结果进行机械推理，例如过滤数据、聚合计算等，而使用LLM进行逻辑推理，例如判断查询的合理性、推断查询的意图等。具体的参数设置和网络结构在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CoQ在五个广泛使用的基准测试中，与先前的基于通用LLM、SQL辅助和混合基线相比，实现了显著的准确性提升，并显著降低了无效SQL率。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的量化分析，证明了CoQ在表格理解方面的卓越有效性。例如，在某个基准测试上，CoQ的准确率提升了X%，无效SQL率降低了Y%。(具体数值未知)
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能数据分析、自动报表生成、自然语言查询数据库等领域。通过提升LLM在表格理解方面的能力，可以实现更加智能和高效的数据处理和分析，降低数据分析的门槛，使更多用户能够方便地从表格数据中获取有价值的信息。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如金融分析、医疗诊断、市场调研等。
📄 摘要（原文）
Table understanding requires structured, multi-step reasoning. Large Language Models (LLMs) struggle with it due to the structural complexity of tabular data. Recently, multi-agent frameworks for SQL generation have shown promise in tackling the challenges of understanding tabular data, but existing approaches often suffer from limitations such as the inability to comprehend table structure for reliable SQL generation, error propagation that results in invalid queries, and over-reliance on execution correctness. To address these issues, we propose Chain-of-Query (CoQ), a novel multi-agent framework for SQL-aided table understanding. CoQ adopts natural-language-style representations of table schemas to abstract away structural noise and enhance understanding. It employs a clause-by-clause SQL generation strategy to improve query quality and introduces a hybrid reasoning division that separates SQL-based mechanical reasoning from LLM-based logical inference, thereby reducing reliance on execution outcomes. Extensive experiments across four models and five widely used benchmarks demonstrate that CoQ achieves substantial accuracy improvements and significantly lowers invalid SQL rates compared to prior generic LLM-based, SQL-aided, and hybrid baselines, confirming its superior effectiveness in table understanding. The code is available at https://github.com/SongyuanSui/ChainofQuery.