Toward Multi-Database Query Reasoning for Text2Cypher

📄 arXiv: 2605.10373v1 📥 PDF

作者: Makbule Gulcin Ozsoy

分类: cs.DB, cs.CL

发布日期: 2026-05-11

💡 一句话要点

提出多数据库查询推理框架，解决Text2Cypher在跨源图数据场景下的局限性

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

关键词: 图数据库 Text2Cypher 大语言模型 多数据库查询 查询分解 知识图谱 自然语言接口

📋 核心要点

  1. 现有Text2Cypher系统多假设单一数据库环境，无法处理现实中跨多个独立图数据库的复杂查询需求。
  2. 提出多数据库查询推理框架，通过数据库路由、问题分解与结果集成，实现跨源的自然语言查询处理。
  3. 该研究通过形式化三阶段路线图，为构建可扩展、支持多源异构图数据的自然语言接口奠定了理论基础。

📝 摘要（中文）

大语言模型通过将自然语言转化为可执行查询，显著提升了数据库交互体验。Text2Cypher专注于为图数据库生成Cypher查询，使用户无需精通查询语言即可访问数据。然而，现有系统大多局限于单一预选数据库，而现实应用往往涉及跨多个独立图数据库的分布式数据。为解决此局限，本文提出从单数据库查询生成向多数据库查询推理的范式转变。系统需具备推理相关数据库、跨库问题分解以及整合部分结果的能力。本文通过数据库路由、多数据库分解以及跨异构数据库类型的查询推理这三个阶段，形式化了多数据库推理框架，并识别了源选择、查询分解和结果集成中的关键挑战，旨在构建更具现实意义和可扩展性的图数据库自然语言接口。

🔬 方法详解

问题定义：现有Text2Cypher方法依赖于单一、固定的数据库模式，无法应对现实中数据分布在多个独立图数据库中的场景，导致系统在面对跨源信息检索时表现出严重的局限性。

核心思路：论文提出将查询生成过程从“单库映射”转变为“多库推理”。核心逻辑在于引入中间推理层，使模型能够识别哪些数据库包含相关信息，并根据数据库边界拆解复杂问题。

技术框架：整体架构包含三个核心阶段：1. 数据库路由（Database Routing），识别查询所需的目标数据库；2. 多数据库分解（Multi-database Decomposition），将原始问题拆解为针对特定库的子查询；3. 异构查询推理（Heterogeneous Query Reasoning），负责跨不同数据库类型和查询语言的执行与结果集成。

关键创新：最重要的创新在于将Text2Cypher从简单的翻译任务提升为复杂的规划与推理任务，明确了多源环境下查询生成的三个关键逻辑步骤，填补了分布式图数据库交互的理论空白。

关键设计：该框架强调了对上下文的动态感知，通过形式化的三阶段路线图，将复杂的跨库查询任务解耦，使得系统能够处理异构数据源，并为后续的自动化查询规划提供了结构化指导。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文主要贡献在于理论框架的构建与问题形式化。通过定义数据库路由、分解与集成三个阶段，明确了解决跨库查询的路径。虽然论文侧重于方法论与挑战分析，但其提出的架构为后续实现高精度、可扩展的Text2Cypher系统提供了明确的基准，在处理多源异构图数据任务上具有显著的理论指导价值。

🎯 应用场景

该研究适用于企业级知识图谱应用、分布式数据集成平台及复杂业务分析系统。在金融反欺诈、供应链管理及跨部门数据分析等场景中，能够有效整合分散在不同图数据库中的关联信息，显著降低非技术人员访问复杂分布式图数据的门槛，提升数据资产的利用效率。

📄 摘要（原文）

Large language models have significantly improved natural language interfaces to databases by translating user questions into executable queries. In particular, Text2Cypher focuses on generating Cypher queries for graph databases, enabling users to access graph data without query language expertise. Most existing Text2Cypher systems assume a single preselected graph database, where queries are generated over a known schema. However, real-world systems are often distributed across multiple independent graph databases organized by domain or system boundaries, where relevant information may span multiple sources. To address this limitation, we propose a shift from single-database query generation to multi-database query reasoning. Instead of assuming a fixed execution context, the system must reason about (i) relevant databases, (ii) how to decompose a question across them, and (iii) how to integrate partial results. We formalize this setting through a three-phase roadmap: database routing, multi-database decomposition, and heterogeneous query reasoning across database types and query languages. This work provides a structured formulation of multi-database reasoning for Text2Cypher and identifies challenges in source selection, query decomposition, and result integration, aiming to support more realistic and scalable natural language interfaces to graph databases.