ChatBI는 비즈니스 인텔리전스 시나리오에서 자연어 질문을 복잡한 SQL로 변환하는 포괄적이고 효율적인 기술을 제안한다.
대화형 모드: 기존 NL2SQL 기술은 단일 라운드 대화 모드에 초점을 맞추었지만, ChatBI는 다중 라운드 대화 모드를 처리할 수 있는 모듈을 설계했다. 이를 위해 두 개의 작은 모델을 사용하여 텍스트 분류와 예측을 수행한다.
대규모 열과 열 모호성: 기존 NL2SQL 기술은 LLM을 사용하여 스키마 링킹을 수행했지만, 비즈니스 인텔리전스 시나리오에서는 열의 수가 너무 많아 토큰 제한을 초과하는 문제가 있었다. ChatBI는 데이터베이스 커뮤니티의 뷰 기술을 활용하여 스키마 링킹 문제를 단일 뷰 선택 문제로 변환하고, 작은 모델을 사용하여 단일 뷰를 선택한다.
복잡한 의미, 계산 및 비교 관계: 기존 NL2SQL 기술은 LLM을 사용하여 SQL을 직접 생성했지만, 비즈니스 인텔리전스 시나리오에서는 복잡한 의미, 계산 및 비교 관계로 인해 어려움이 있었다. ChatBI는 단계적 프로세스 흐름을 도입하여 LLM이 이러한 복잡성을 이해할 필요 없이 JSON 중간 결과를 생성하도록 하고, 규칙 기반 방법을 사용하여 SQL을 생성한다.
ChatBI는 실제 생산 환경에 배포되어 여러 제품 라인에 통합되었으며, 기존 NL2SQL 기술과 비교했을 때 최적의 결과를 달성했다.
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by Jinqing Lian... at arxiv.org 05-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.00527.pdfDeeper Inquiries