本記事では、LLMを活用したText-to-SQLタスクに関する調査研究を紹介します。自然言語をSQL文に変換する技術の最新動向と将来の方向性を探った取り組みです。プロンプトエンジニアリングとファインチューニングの2つの主要アプローチが分析され、新しいベンチマークデータセットや今後の課題についてもカバーされています。
参照論文情報
- タイトル：A Survey on Employing Large Language Models for Text-to-SQL Tasks
- 著者：Liang Shi, Zhengju Tang, Zhi Yang
- 所属：Peking University
背景
リレーショナルデータベースの活用はさまざまな分野で促進され、効率的に検索・活用する手法を発展させる必要性が高まっています。しかしデータベースへのアクセスにはSQL言語の知識が必要であり、専門知識を持たないユーザーにとっては大きな障壁となっています。
そんな中、自然言語をSQLクエリに変換する「Text-to-SQL」と呼ばれる技術が注目されています。誰でも日常的な言葉でデータベースにアクセスできるようにすることを目的とした技術です。そしてText-to-SQLはLLMの登場によってさらに強化されることが期待されています。
LLMによるText-to-SQLの重要アプローチは二つあります。1つ目はプロンプトエンジニアリング（LLMに適切な指示や例を与えること）でText-to-SQLタスクを実行させる手法です。2つ目はファインチューニング（Text-to-SQL専用のデータセットでLLMを追加学習させること）です。
今回、研究者らは上記のアプローチに加えてText-to-SQLにおける重要なベンチマークデータセット、そして今後の研究の方向性について詳細にまとめました。
以下で内容を紹介します。
