AmbiSQL: Interactive Ambiguity Detection and Resolution for Text-to-SQL

📄 arXiv: 2508.15276v1 📥 PDF

作者: Zhongjun Ding, Yin Lin, Tianjing Zeng

分类: cs.DB, cs.CL

发布日期: 2025-08-21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

AmbiSQL：交互式歧义检测与消解，提升Text-to-SQL准确率

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

关键词: Text-to-SQL 自然语言处理 查询歧义 交互式系统 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有Text-to-SQL系统易受查询歧义影响，导致对用户意图的误解和SQL生成错误。
  2. AmbiSQL通过自动检测歧义并与用户交互，澄清意图，从而解决歧义问题。
  3. 实验表明，AmbiSQL在歧义检测中达到87.2%的精度，SQL精确匹配准确率提升50%。

📝 摘要（中文）

Text-to-SQL系统将自然语言问题转化为SQL查询，为非专业用户提供巨大价值。尽管大型语言模型（LLMs）在此任务上展现出潜力，但仍易出错。查询歧义已被认为是基于LLM的Text-to-SQL系统的主要障碍，导致对用户意图的误解和不准确的SQL生成。我们展示了AmbiSQL，一个交互式系统，可自动检测查询歧义，并通过直观的多项选择题引导用户澄清其意图。我们的方法引入了细粒度的歧义分类法，用于识别影响数据库元素映射和LLM推理的歧义，然后结合用户反馈来重写有歧义的问题。在歧义查询数据集上的评估表明，AmbiSQL在歧义检测中实现了87.2%的精度，并且在与Text-to-SQL系统集成时，SQL的精确匹配准确率提高了50%。我们的演示展示了显著的性能提升，并突出了系统的实际可用性。

🔬 方法详解

问题定义：Text-to-SQL任务旨在将自然语言问题转换为SQL查询。现有方法，特别是基于大型语言模型的方法，容易受到查询歧义的影响，导致生成的SQL查询不符合用户的真实意图。这些歧义可能源于数据库元素映射的不确定性或LLM推理的偏差，最终影响系统的准确性。

核心思路：AmbiSQL的核心思路是通过交互式的方式，在Text-to-SQL系统生成SQL查询之前，检测并解决查询中的歧义。系统通过向用户提出多项选择题，引导用户澄清其意图，然后利用用户反馈重写问题，从而减少歧义，提高SQL生成的准确性。这种交互式方法能够有效地捕捉用户真实的查询意图。

技术框架：AmbiSQL系统主要包含以下几个模块：1) 歧义检测模块：使用细粒度的歧义分类法，自动识别查询中存在的歧义。2) 交互模块：根据检测到的歧义类型，生成相应的多项选择题，并呈现给用户。3) 问题重写模块：根据用户反馈，重写原始的自然语言问题，消除歧义。4) Text-to-SQL模块：使用重写后的问题生成SQL查询。

关键创新：AmbiSQL的关键创新在于其细粒度的歧义分类法和交互式歧义消解方法。传统的Text-to-SQL系统通常忽略查询中的歧义，或者采用简单的启发式方法来处理歧义。AmbiSQL通过对歧义进行细致的分类，并结合用户反馈，能够更准确地识别和解决歧义，从而显著提高SQL生成的准确性。与现有方法相比，AmbiSQL更加注重用户意图的理解和澄清。

关键设计：歧义分类法是AmbiSQL的关键设计之一，它定义了多种类型的歧义，例如数据库元素映射歧义和LLM推理歧义。交互模块的设计需要考虑如何生成清晰、简洁的多项选择题，以便用户能够快速理解并做出选择。问题重写模块需要根据用户反馈，生成语义上等价但歧义更少的问题。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AmbiSQL在歧义查询数据集上进行了评估，结果表明，该系统在歧义检测中实现了87.2%的精度。与现有的Text-to-SQL系统集成后，AmbiSQL能够将SQL的精确匹配准确率提高50%。这些实验结果表明，AmbiSQL能够有效地检测和解决查询歧义，从而显著提高Text-to-SQL系统的性能。

🎯 应用场景

AmbiSQL可应用于各种需要将自然语言问题转换为SQL查询的场景，例如智能客服、数据分析和商业智能。通过消除查询歧义，AmbiSQL可以提高Text-to-SQL系统的准确性和可靠性，从而为用户提供更优质的服务。未来，AmbiSQL可以扩展到支持更复杂的查询和更多的数据库类型，并与其他自然语言处理技术相结合，进一步提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Text-to-SQL systems translate natural language questions into SQL queries, providing substantial value for non-expert users. While large language models (LLMs) show promising results for this task, they remain error-prone. Query ambiguity has been recognized as a major obstacle for LLM-based Text-to-SQL systems, leading to misinterpretation of user intent and inaccurate SQL generation. We demonstrate AmbiSQL, an interactive system that automatically detects query ambiguities and guides users through intuitive multiple-choice questions to clarify their intent. Our approach introduces a fine-grained ambiguity taxonomy for identifying ambiguities that affect database element mapping and LLM reasoning, then incorporates user feedback to rewrite ambiguous questions. Evaluation on an ambiguous query dataset shows that AmbiSQL achieves 87.2% precision in ambiguity detection and improves SQL exact match accuracy by 50% when integrated with Text-to-SQL systems. Our demonstration showcases the significant performance gains and highlights the system's practical usability. Code repo and demonstration are available at: https://github.com/JustinzjDing/AmbiSQL.