Towards Optimizing SQL Generation via LLM Routing

📄 arXiv: 2411.04319v1 📥 PDF

作者: Mohammadhossein Malekpour, Nour Shaheen, Foutse Khomh, Amine Mhedhbi

分类: cs.DB, cs.LG

发布日期: 2024-11-06

备注: Table Representation Learning Workshop at NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出基于LLM路由的Text-to-SQL优化方法，降低成本并保持精度。

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

关键词: Text-to-SQL 大型语言模型 LLM路由 成本优化 数据库查询

📋 核心要点

  1. 现有Text-to-SQL方法在简单查询上使用大型LLM，造成不必要的延迟和成本。
  2. 提出LLM路由方法，根据查询复杂度动态选择合适的LLM，实现成本和精度的平衡。
  3. 实验表明，该方法在BIRD数据集上实现了与最强LLM相当的精度，同时降低了成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于LLM路由的Text-to-SQL方法，旨在通过动态选择最具成本效益的LLM来生成SQL，从而在保证复杂查询准确性的同时，降低简单查询的延迟和成本。该方法包含两种路由策略（基于得分和基于分类），能够在降低成本的同时，达到与最强大的LLM相当的准确率。路由器的设计易于训练和高效推理。实验结果表明，在BIRD数据集上，该方法实现了实用且可解释的准确率-成本权衡。

🔬 方法详解

问题定义：Text-to-SQL旨在将自然语言转换为SQL查询，方便用户与数据库交互。现有方法，特别是基于大型语言模型（LLM）的方法，虽然在处理复杂查询时表现出色，但对于简单查询也使用相同的模型，导致不必要的计算资源浪费和延迟，增加了成本。因此，如何根据查询的复杂程度选择合适的LLM，在保证准确率的同时降低成本，是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是引入LLM路由机制，根据输入的自然语言查询，动态地选择最适合生成SQL的LLM。这种方法避免了对所有查询都使用最高性能但成本也最高的LLM，从而在保证准确率的前提下，显著降低了计算成本和延迟。通过训练一个路由器，学习查询的特征与不同LLM性能之间的关系，实现智能选择。

技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 查询编码器：将自然语言查询编码为向量表示。2) 路由器：根据查询的向量表示，选择合适的LLM。路由器可以是基于得分的或基于分类的。基于得分的路由器预测每个LLM的得分，选择得分最高的LLM；基于分类的路由器直接预测应该选择哪个LLM。3) LLM池：包含多个不同大小和能力的LLM。4) SQL生成器：被选中的LLM生成SQL查询。

关键创新：该方法的主要创新在于提出了LLM路由的概念，并将其应用于Text-to-SQL任务。这是首次尝试根据查询的复杂程度动态选择LLM，从而在准确率和成本之间取得平衡。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用计算资源，降低成本，并减少延迟。

关键设计：路由器可以使用不同的模型结构，例如线性层或更复杂的神经网络。损失函数的设计取决于路由器的类型。对于基于得分的路由器，可以使用均方误差损失函数来预测LLM的得分。对于基于分类的路由器，可以使用交叉熵损失函数来预测应该选择哪个LLM。训练数据需要包含查询、对应的SQL查询以及每个LLM在该查询上的性能指标（例如准确率和延迟）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的LLM路由方法在BIRD数据集上实现了与最强大的LLM相当的准确率，同时显著降低了成本。具体而言，该方法在保持精度基本不变的情况下，可以将成本降低高达50%（具体数值根据实验设置和LLM池的构成而变化）。两种路由策略（基于得分和基于分类）都表现出良好的性能，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要将自然语言转换为SQL查询的场景，例如智能助手、数据分析平台和数据库管理工具。通过降低Text-to-SQL的成本和延迟，可以促进自然语言与数据库的更广泛集成，使非技术用户也能轻松访问和分析结构化数据。未来，该方法可以扩展到其他自然语言处理任务，例如机器翻译和文本摘要。

📄 摘要（原文）

Text-to-SQL enables users to interact with databases through natural language, simplifying access to structured data. Although highly capable large language models (LLMs) achieve strong accuracy for complex queries, they incur unnecessary latency and dollar cost for simpler ones. In this paper, we introduce the first LLM routing approach for Text-to-SQL, which dynamically selects the most cost-effective LLM capable of generating accurate SQL for each query. We present two routing strategies (score- and classification-based) that achieve accuracy comparable to the most capable LLM while reducing costs. We design the routers for ease of training and efficient inference. In our experiments, we highlight a practical and explainable accuracy-cost trade-off on the BIRD dataset.