Conceptos Básicos
大規模な半構造化データに対するクエリ言語であるKustoクエリを、自然言語から自動的に生成する革新的なフレームワークを提案する。
Resumen
本論文では、自然言語クエリ(NLQ)をKusto Query Language(KQL)クエリに変換するNL2KQLというフレームワークを紹介する。
- スキーマリファイナーは、最も関連性の高い要素にスキーマを絞り込む
- フューショットセレクターは、関連性の高い例を動的に選択する
- クエリリファイナーは、KQLクエリの構文エラーや意味エラーを修正する
- 大規模な合成NLQ-KQLデータセットを生成する手法を提案
- オンラインおよびオフラインの評価メトリクスを定義し、提案手法の有効性を検証
- 各コンポーネントの貢献度を分析するための詳細な実験を実施
- 公開されたベンチマークデータセットを用いて、提案手法の有効性を実証
Estadísticas
データは急速に増加しており、データベースクエリ言語の熟練が重要になっている
Kusto Query Language(KQL)は、ログ、テレメトリ、時系列データなどの大規模な半構造化データを分析するための強力なクエリ言語である
自然言語クエリ(NLQ)からKQLクエリを生成することは、データ分析の障壁を下げ、より多くのユーザーがデータを活用できるようにする
Citas
"データは急速に増加しており、データベースクエリ言語の熟練が重要になっている"
"Kusto Query Language(KQL)は、ログ、テレメトリ、時系列データなどの大規模な半構造化データを分析するための強力なクエリ言語である"
"自然言語クエリ(NLQ)からKQLクエリを生成することは、データ分析の障壁を下げ、より多くのユーザーがデータを活用できるようにする"