핵심 개념
대형 언어 모델을 사용한 Text-to-SQL 작업의 성능을 평가하고 최적의 프롬프트 템플릿을 결정하는 연구
통계
대형 언어 모델을 사용한 Text-to-SQL 작업의 성능을 평가하는 연구
Text-to-SQL, SQL 디버깅, SQL 최적화, SQL-to-Text, 스키마 링킹의 다양한 하위 작업에 대한 성능 비교
스키마 링킹에서 새로운 메트릭인 Retrieval Efficiency Score (RES)를 도입하여 성능을 평가
인용구
"Detailed error information and corresponding annotations greatly enhance the capabilities of LLMs, enabling them to effectively correct errors."
"Multi-round self-debugging aids in error correction for LLMs, but there exists a performance boundary, with 1-2 rounds of debugging being the optimal choice."
"Foreign key information is capable of advancing the performance of schema linking. PreSQL yields the highest performance on coding-specific models, and integrating the results from Few Shot can further enhance performance on general-purpose models."