核心概念
MAG-SQL은 대규모 데이터베이스와 복잡한 질문을 처리하는 데 있어 기존 Text-to-SQL 모델의 성능을 능가하는 새로운 다중 에이전트 생성적 접근 방식입니다.
要約
MAG-SQL: 텍스트에서 SQL로 변환을 위한 향상된 다중 에이전트 프레임워크
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.
대규모 데이터베이스에서 관련 열을 효율적으로 식별하는 데 중점을 둡니다. 이는 테이블 요약 및 값 검색을 통해 향상된 엔터티 기반 스키마 연결 방법을 사용하여 수행됩니다. 이 방법을 통해 모델은 방대한 스키마를 효과적으로 탐색하고 관련 정보를 추출할 수 있습니다.
복잡한 질문을 관리 가능한 하위 질문으로 나누는 것을 목표로 하여 단계별 SQL 생성을 용이하게 합니다. 이 방법은 쿼리를 쿼리할 대상과 해당 대상을 필터링하는 데 사용되는 조건으로 분해하는 원칙을 기반으로 합니다. 그런 다음 이러한 구성 요소를 반복적으로 결합하여 최종 SQL 쿼리를 구성하는 하위 쿼리 시퀀스를 생성합니다.