Retrieval-augmented GPT-3.5-based Text-to-SQL Framework with Sample-aware Prompting and Dynamic Revision Chain

Retrieval-augmented GPT-3.5-based Text-to-SQL Framework with Sample-aware Prompting and Dynamic Revision Chain

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
- 本研究は、テキストからSQLクエリを生成するText-to-SQLにおいて、言語モデルによる自然言語処理手法の強化を目指しています。言語モデルによる自然言語処理手法は、大量の言語コーパスを利用することで自然言語理解の性能を向上させてきました。しかし、SQLの厳密な文法制約への対応が課題となっています。本研究は、この課題に対する新たな手法を提案しています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
- 本研究は、Text-to-SQLにおいて、LLMを用いたPrompt learningの強化を目的としています。本研究では、従来のPrompt learningでは扱えなかった、入力質問とデモデータの間の意味的な隔たりの大きな場合への対応を可能にします。そのため、本研究の独自性と創造性は、サンプルに応じたPromptの設計と、動的なリビジョンチェーンによって実現されます。

3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは何ですか？
- 従来のPrompt learningにおいては、デモデータに基づいてPromptを設計する手法が多く用いられていました。しかしながら、入力質問とデモデータの意味的な隔たりが大きい場合には、従来の方法では性能が低下してしまいます。本研究では、サンプルに応じたPromptを設計することで従来手法の問題点を解決し、リビジョンチェーンの導入によりSQLクエリをより正確かつ自動的に生成する方法を提案しています。

4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
- 本研究では、Text-to-SQLにおいて、Prompt learningの強化手法を提案し、サンプルに応じたPromptの作成や、文法的に遜色ないSQLの自動生成に成功しました。その結果、性能の高いモデルが得られました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 本研究の提案手法により、既存のモデルよりも高い精度を得ることができたことが、3つのText-to-SQLベンチマークでの実験結果から確認されました。