이 연구 논문에서는 복잡한 Text-to-SQL 작업을 위해 특별히 설계된 새로운 다중 에이전트 프레임워크인 MAG-SQL(Soft Schema Linking and Iterative Sub-SQL Refinement을 사용한 다중 에이전트 생성적 접근 방식)을 소개합니다. 저자는 기존 In-Context Learning 기반 방법이 복잡한 데이터베이스 스키마와 BIRD와 같은 까다로운 질문이 있는 데이터 세트에서 인간 수준의 성능에 도달하는 데 어려움을 겪고 있다고 강조합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 MAG-SQL은 소프트 스키마 연결, 대상-조건 분해 및 반복적 하위 SQL 세분화라는 세 가지 주요 구성 요소를 활용합니다.
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by Wenxuan Xie,... at arxiv.org 10-08-2024
https://arxiv.org/pdf/2408.07930.pdfDeeper Inquiries